Resumo de Definição da classificação estatística -

Em aprendizado de máquina e estatística, a classificação é o problema da identificação de quais um conjunto de categorias (sub-populações) uma nova observação pertence, com base em um conjunto de treinamento de dados contendo observações (ou instâncias) cuja adesão categoria é conhecida. As observações individuais são analisados ??em um conjunto de propriedades mensuráveis, conhecido como diversas variáveis ??explicativas, características, etc Estas propriedades podem ser diversas categórica (por exemplo, "A", "B", "AB" ou "O", para o tipo de sangue) , ordinal (por exemplo, "grande", "médio" ou "pequeno"), valores inteiro (por exemplo, o número de ocorrências de uma palavra parte em um e-mail) ou de valor real (por exemplo, a medição da pressão arterial). Alguns algoritmos funcionam apenas em termos de dados discretos e exigem que avaliada como real, ou os dados de valores inteiros ser discretizado em grupos (por exemplo, inferior a 5, entre 5 e 10, ou superior a 10). Um exemplo seria a atribuição de uma dada em e-mail "Spam" classes "ou não-spam" ou a atribuição de um diagnóstico para um determinado paciente, conforme descrito pelas características observadas do paciente (sexo, pressão arterial, a presença ou ausência de determinados sintomas, etc ).Um algoritmo que implementa classificação, especialmente em uma aplicação concreta, é conhecido como um classificador. O termo "classificador" às vezes também se refere à função matemática, implementada por um algoritmo de classificação, que a entrada de dados de mapas para a categoria.Na terminologia de aprendizado de máquina, a classificação é considerada um exemplo de aprendizado supervisionado, ou seja, de aprendizagem, onde um conjunto de treinamento de observações identificadas corretamente está disponível. O procedimento sem supervisão correspondente é conhecido como agrupamento (ou análise de agrupamento) e envolve o agrupamento de dados em categorias com base em alguma medida de similaridade inerente (por exemplo, a distância entre as instâncias, considerado como vectores num espaço vectorial multi-dimensional). Terminologia em todos os campos é bastante variado. Em estatística, em que a classificação é feita frequentemente com regressão logística ou um processo semelhante, as propriedades de observações são denominados variáveis ??explanatórias (ou variáveis ??independentes, regressores, etc), e as categorias a ser preditos são conhecidos como os resultados, os quais são considerados ser possíveis valores da variável dependente. Em aprendizado de máquina, as observações são muitas vezes conhecidos como casos, as variáveis ??explicativas são denominados recursos (agrupados em um vetor de características), e as possíveis categorias a serem previstos são classes. Há também alguma discussão sobre se os métodos de classificação que não envolvem um modelo estatístico pode ser considerado "estatística". Outros campos podem usar uma terminologia diferente: por exemplo, em ecologia de comunidades, o termo "classificação" normalmente se refere a análise de cluster, ou seja, um tipo de aprendizado não supervisionado, ao invés do aprendizado supervisionado descrito neste artigo.

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