Задача обучения с учителем‚ заключающаяся в предсказании дискретной величины‚ называется классификацией; Я сам столкнулся с этой задачей в ходе своих исследований в области машинного обучения. Помню‚ что мне было интересно определить‚ к какому классу объект относится на основе некоторых характеристик. В моем случае‚ я работал с данными о покупках клиентов и нужно было определить‚ совершит ли клиент повторную покупку или нет.
Для решения этой задачи я использовал алгоритмы машинного обучения‚ которые обучались на размеченных данных‚ где каждому объекту был присвоен соответствующий класс. Я разделил данные на обучающую выборку и тестовую выборку‚ чтобы проверить эффективность обученного алгоритма. Затем я использовал различные методы классификации‚ такие как логистическая регрессия‚ метод опорных векторов и случайный лес‚ чтобы предсказать класс объектов в тестовой выборке.
Для оценки точности модели я использовал различные метрики‚ такие как точность‚ полнота и F-мера. Я также проводил кросс-валидацию‚ чтобы убедиться в устойчивости модели и избежать переобучения.
В результате моих исследований я получил модель‚ которая была способна предсказывать класс объектов с высокой точностью. Это позволило мне принимать более обоснованные решения на основе предсказаний модели. Я настоятельно рекомендую вам попробовать решить задачу классификации самостоятельно‚ это интересная и полезная задача в области машинного обучения.