Einstufung
Eine Technik des überwachten Lernens beim maschinellen Lernen, bei der das Modell auf der Grundlage von Trainingsdaten die Kategorie- oder Klassenbezeichnung neuer Beobachtungen vorhersagt.
Definition
Beinhaltet ein Training an beschrifteten Beispielen (Funktionen → Unterricht), um Entscheidungsgrenzen kennenzulernen. Die Klassifizierung kann binär (Spam oder Nicht-Spam) oder mehrstufig (Handschrifterkennung) erfolgen. Zu den behördlichen Verfahren gehören die Überprüfung der Klassenbalance, die Überwachung der Genauigkeit pro Klasse und die Aktualisierung der Modelle, wenn sich die Klassendefinitionen weiterentwickeln (z. B. neue Betrugsarten).
Real-World Example
Das Betrugsteam einer Bank verwendet einen Klassifikator, der Transaktionen als „legitim“, „Betrug“ oder „Überprüfung“ kennzeichnet. Es trainiert das Team anhand historischer Transaktionen, überwacht die Anzahl falsch positiver Ergebnisse pro Kategorie und trainiert es vierteljährlich neu, um neue Betrugsmuster zu erkennen.
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