Ordinal Classification

Ordinal Classification是一种机器学习任务，旨在将数据分配到具有自然顺序关系的类别中。其目标是不仅预测类别标签，还要保持这些标签之间的顺序一致性。通过引入顺序信息，该方法能够更准确地反映现实世界中的等级结构，从而提高预测的合理性和解释性。Ordinal Classification在情感分析、信用评级、医学诊断等领域具有重要应用价值，能够有效支持决策制定和风险评估。