分類
機械学習における教師あり学習技法で、モデルがトレーニングデータに基づいて新しい観測のカテゴリまたはクラスラベルを予測します。
意思決定境界を学ぶために、ラベル付けされた例（特徴量 → クラス）でのトレーニングが行われます。分類は、バイナリ（スパム vs. 非スパム）またはマルチクラス（手書き文字認識）で行うことができます。ガバナンス実践には、クラスバランスの検証、クラスごとの精度の監視、およびクラス定義の進化（例えば、新しい詐欺タイプ）に応じたモデルの更新が含まれます。
銀行の不正対策チームは、トランザクションを「正当」「不正」「審査」として分類する分類器を導入しています。彼らはこれを過去のラベル付きトランザクションで訓練し、カテゴリごとの誤検知率を監視し、新たな不正手口を捉えるために毎四半期ごとに再訓練を行っています。
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