分類

分類は、データポイントを事前に定義されたカテゴリに割り当てるタスクであり、新しいデータのカテゴリを正確に予測できるモデルを訓練することを目指しています。ラベル付きデータセットで訓練することで、学習アルゴリズムはデータの特徴とカテゴリラベルとの間のマッピング関係を確立し、未知のデータポイントのカテゴリを予測可能にします。分類モデルの性能は、通常、精度（accuracy）、適合率（precision）、および再現率（recall）などの指標を使用して評価されます。分類技術は、画像認識、テキスト分類、疾患診断など、さまざまな分野で重要な応用価値を持っています。