Was ist ein Klassifikator?
Ein Klassifikator im Kontext des maschinellen Lernens ist ein Modell, das darauf trainiert wird, die Kategorie oder Klasse eines bestimmten Eingabedatenpunkts vorherzusagen. Es handelt sich um ein grundlegendes Konzept beim überwachten Lernen, bei dem der Algorithmus aus gekennzeichneten Trainingsdaten lernt, um Vorhersagen über unsichtbare Daten zu treffen. Klassifikatoren werden häufig in verschiedenen Anwendungen eingesetzt
Was ist der Zweck der Anpassung eines Klassifikators in Regressionstraining und -tests?
Die Anpassung eines Klassifikators in Regressionstraining und -tests erfüllt einen entscheidenden Zweck im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Das Hauptziel der Regression besteht darin, kontinuierliche numerische Werte basierend auf Eingabemerkmalen vorherzusagen. Es gibt jedoch Szenarien, in denen wir die Daten in diskrete Kategorien klassifizieren müssen, anstatt kontinuierliche Werte vorherzusagen.