定义
机器学习分类是根据已知类别标签的数据，训练模型以对新数据进行类别划分的监督学习任务。它通过学习已标注数据中的模式，建立从输入特征到输出类别的映射关系。
分类是机器学习中最基础、应用最广泛的任务之一，属于监督学习范畴，需要有"标准答案"（标签）来训练模型。
⚙️
🐱 猫
0
🐶 狗
0
🚗 汽车
0
学习过程
分类任务通常遵循以下流程：
1
数据收集
收集带有标签的训练数据
2
特征提取
从数据中提取有意义的特征
3
模型训练
使用算法学习特征与标签的关系
4
评估验证
在测试集上评估模型性能
5
预测应用
对新数据进行分类预测
常用算法
逻辑回归
线性分类模型，输出概率值
支持向量机
寻找最大间隔超平面
决策树
树状结构，可解释性强
随机森林
决策树的集成方法
神经网络
深度学习，处理复杂模式
K近邻
基于相似度的懒惰学习
应用实例
- 垃圾邮件识别：将邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件
- 手写数字识别：识别0-9的手写数字（如MNIST数据集）
- 情感分析：将文本分为正面、负面或中性情感
- 疾病诊断：根据症状和检查结果诊断疾病
- 图像分类：识别图像中的物体类别
- 欺诈检测：识别异常的交易行为
- 客户流失预测：预测客户是否会流失
95.2%
准确率
94.8%
精确率
95.6%
召回率
95.2%
F1分数
混淆矩阵示例
预测:猫
预测:狗
实际:猫
45
5
实际:狗
3
47
视觉化提示词
用于生成分类概念图的详细提示词：
"三个不同颜色、半透明的立方体容器悬浮在空中，分别标有'猫'、'狗'、'汽车'的发光标签。一个机械臂正在从一堆混杂的图片中识别并抓取图片，精准地放入对应的容器中。每当图片被正确分类，容器就会发出对应颜色的光芒。错误分类的图片会被机械臂重新抓取并放入正确容器。背景中有一个巨大的分类模型结构图在旋转，显示特征提取、决策边界等概念。数据流像彩虹般从原始图片流向各个容器。风格：未来科技实验室，干净整洁，蓝色主色调，柔和的光线，精确的机械运动，信息可视化风格。"