Klasifikace je v kontextu strojového učení proces zařazování vstupních dat do předem definovaných kategorií nebo tříd. Cílem je naučit model rozpoznávat vzory v datech a na základě nich správně přiřadit nová, neznámá data do jedné z těchto tříd.
Jak Klasifikace funguje
Základem pro klasifikaci jsou trénovací data, kde je každý datový bod označen správnou kategorií (tzv. „label“). Model se na těchto příkladech učí, jaké vlastnosti (rysy) jsou typické pro jednotlivé třídy. Představte si to jako učení se rozpoznávat ovoce. Ukážete modelu tisíce obrázků s označením „jablko“, „banán“ nebo „pomeranč“. Model se naučí, že červená kulatá věc je pravděpodobně jablko, zatímco žlutá a podlouhlá je banán. Po natrénování by měl být schopen správně zařadit i obrázek ovoce, který nikdy předtím neviděl.
Typy klasifikačních úloh
Klasifikační problémy se dělí do několika základních typů podle povahy kategorií:
- Binární Klasifikace (Binary Classification): Úloha má pouze dvě možné kategorie. Jde o nejjednodušší formu Klasifikace.
- Příklad: Rozhodování, zda e-mail je spam, nebo ne-spam.
- Více-třídní Klasifikace (Multi-class Classification): Existuje více než dvě kategorie, ale každému datovému bodu lze přiřadit právě jednu z nich.
- Příklad: Rozpoznávání ručně psaných číslic od 0 do 9. Každý obrázek číslice může být jen jedna z deseti možností.
- Více-štítková Klasifikace (Multi-label Classification): Existuje více kategorií a jednomu datovému bodu může být přiřazeno více štítků (kategorií) najednou.
- Příklad: Analýza filmového žánru, kde jeden film může být současně akční, komedie a sci-fi.
Proces tvorby klasifikačního modelu
Vytvoření fungujícího klasifikačního modelu obvykle zahrnuje následující kroky:
- Sběr a příprava dat: Získání dostatečného množství označených dat a jejich vyčištění.
- Rozdělení dat: Data se typicky dělí na trénovací sadu (pro učení modelu), validační sadu (pro ladění parametrů) a testovací sadu (pro finální hodnocení výkonu).
- Výběr modelu: Volba vhodného klasifikačního algoritmu podle povahy dat a úlohy.
- Trénování modelu: „Učení“ modelu na trénovacích datech.
- Evaluace (hodnocení): Změření úspěšnosti modelu na testovacích datech pomocí metrik, jako je přesnost (accuracy), senzitivita (recall) nebo F1-skóre.
- Nasazení: Pokud je model dostatečně úspěšný, je nasazen do praxe pro klasifikaci nových dat.
Běžné klasifikační algoritmy
Existuje mnoho algoritmů, které lze pro klasifikaci použít. Mezi ty nejznámější patří:
- Regrese/“ title=“Regrese/“ title=“Logistická regrese„>Logistická Regrese„>Logistická Regrese„>Regrese/“ title=“Logistická Regrese„>Logistická Regrese: Jednoduchý a rychlý model, často používaný pro binární klasifikaci.
- K-nejbližších sousedů (K-Nearest Neighbors, KNN): Klasifikuje nový bod na základě většinového hlasu jeho „sousedů“ v datech.
- Rozhodovací stromy a náhodné lesy (Decision Trees, Random Forests): Vytváří strukturu podobnou vývojovému diagramu pro rozhodování. Náhodný les kombinuje více stromů pro robustnější výsledky.
- Podpůrné vektorové stroje (Support Vector Machines, SVM): Hledá optimální hranici (nadrovinu) mezi jednotlivými třídami.
- Neuronové sítě: Komplexní modely inspirované lidským mozkem, které jsou velmi efektivní pro složité úlohy, jako je rozpoznávání obrazu nebo zpracování přirozeného jazyka.