- Classification
- La classification est une tâche d'apprentissage automatique qui consiste à assigner une étiquette ou une classe à un échantillon en fonction de ses caractéristiques.
- La classification est utilisée dans une variété d'applications, par exemple : la détection de spam, la reconnaissance d'images et la détection de fraude.
- Il existe plusieurs algorithmes de classification, tels que les arbres de décision, les réseaux de neurones et les machines à vecteurs de support.
- La classification peut être supervisée, semi-supervisée ou non supervisée, en fonction de la disponibilité des étiquettes de données.
Explication simplifiée
Imagine que tu es responsable des emails d'une grande entreprise ou d'une star, et que tu veux classer les courriels que tu reçois dans deux catégories : les courriels importants et les courriels indésirables (spam).
Tu peux utiliser un algorithme de classification pour aider à classer ces courriels. Les algorithmes de classification sont comme des outils qui examinent les caractéristiques de chaque courriel, telles que l'expéditeur, le sujet, et le contenu, et décident s'il s'agit d'un courriel important ou d'un courriel indésirable.
Dans notre exemple, l'algorithme de classification pourrait être formé en utilisant des courriels étiquetés comme importants ou indésirables. Ensuite, l'algorithme pourrait examiner les caractéristiques de chaque nouveau courriel et décider s'il s'agit d'un courriel important ou d'un spam.
