類疊法意思
類疊法（英語：Classification）是一種統計學和機器學習的方法，用於將數據集中的對象或觀測值分配到預先定義的類別或類中。在分類問題中，我們有一個數據集，其中每個觀測值都已經被標記為屬於一個或多個預先定義的類別。我們的目標是基於觀測值的各種特徵，來預測或分類新的觀測值屬於哪個或哪些類別。
在機器學習中，分類算法通常被訓練來學習數據集中觀測值和類別之間的模式或關係。一旦算法被訓練好，它就可以用來對新的、未標記的觀測值進行分類。分類算法的性能通常通過其分類精度、召回率、F1分數等指標來評估。
分類問題在許多領域都有套用，例如：
- 垃圾郵件過濾：根據郵件的內容和傳送者的特徵，將郵件分類為垃圾郵件或非垃圾郵件。
- 圖像識別：根據圖像中的像素值和模式，將圖像分類為不同的物體或場景。
- 疾病診斷：根據病人的症狀和檢查結果，診斷病人患有哪種疾病。
- 推薦系統：根據用戶的購買歷史和瀏覽行為，推薦用戶可能感興趣的商品或內容。
常見的分類算法包括決策樹、隨機森林、支持向量機、神經網路、邏輯回歸等。選擇哪種算法取決於數據的特點、類別的數量、算法的性能和可解釋性等因素。