Что такое задача классификации

Задача классификации — это задача машинного обучения, где модель предсказывает категориальный (дискретный) класс объекта на основе его признаков. Примеры: определение спама в письмах, диагностика заболеваний, распознавание изображений.

Типы классификации:

• Бинарная (2 класса, например, да/нет)
• Мультиклассовая (>2 классов, например, виды цветов)
• Многометочная (объект может принадлежать нескольким классам)

Пример с кодом (бинарная классификация, sklearn):

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split

data = load_breast_cancer()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2)

model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")

Метрики: Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC (зависит от задачи).