Ordinalklassifikation

Ordinal-Klassifizierung ist eine Maschinenlearning-Aufgabe, die darauf abzielt, Daten in Kategorien mit natürlicher Ordnung zuzuweisen. Ihr Ziel besteht nicht nur darin, die Kategoriebezeichnungen vorherzusagen, sondern auch die Ordnungskonsistenz zwischen diesen Bezeichnungen aufrechtzuerhalten. Durch die Einführung von ordinalen Informationen kann diese Methode die hierarchische Struktur der realen Welt genauer widerspiegeln und damit die Rationalität und Interpretierbarkeit der Vorhersagen erhöhen. Ordinal-Klassifizierung hat erheblichen Anwendungswert in Bereichen wie Sentimentanalyse, Kreditbewertung und medizinischer Diagnose, indem sie die Entscheidungsfindung und Risikobewertung effektiv unterstützt.