クラス分け
機械学習における教師あり学習手法の 1 つで、モデルはトレーニングデータに基づいて新しい観測値のカテゴリまたはクラスラベルを予測します。
Definition
意思決定の境界を学習するために、ラベル付きの例（特徴→クラス）でトレーニングを行います。分類には二進法 (迷惑メールと非迷惑メール) とマルチクラス (手書き認識) があります。ガバナンスの実践には、クラスバランスの検証、クラスごとの正確性の監視、クラス定義の進化に伴うモデルの更新 (新しい不正タイプなど) が含まれます。
Real-World Example
銀行の詐欺対策チームは、取引を「合法」、「詐欺」、または「レビュー」と分類する分類器を導入しています。過去のラベル付けされた取引に基づいてトレーニングを行い、カテゴリーごとに誤検知率を監視し、新たな不正パターンを捉えるために四半期ごとに再トレーニングを行います。
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