Klassifizierung
Ein überwachtes Lernverfahren im Bereich des maschinellen Lernens, bei dem das Modell die Kategorie oder Klassenbezeichnung neuer Beobachtungen basierend auf den Trainingsdaten vorhersagt.
Umfasst das Training anhand von gekennzeichneten Beispielen (Merkmale → Klasse), um Entscheidungsgrenzen zu erlernen. Die Klassifizierung kann binär sein (Spam vs. Nicht-Spam) oder mehrere Klassen umfassen (Handschriftenerkennung). Die Governance-Praxis umfasst die Validierung der Klassenbalance, die Überwachung der Genauigkeit pro Klasse und die Aktualisierung von Modellen, wenn sich Klassendefinitionen weiterentwickeln (z. B. neue Betrugsarten).
Ein Betrugsteam einer Bank setzt einen Klassifikator ein, der Transaktionen als „legitim“, „Betrug“ oder „Überprüfung“ kennzeichnet. Sie trainieren ihn mit historisch gekennzeichneten Transaktionen, überwachen die Falsch-Positiv-Rate pro Kategorie und trainieren ihn jedes Quartal neu, um neue Betrugsmuster zu erfassen.
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