Klassifikation bezeichnet im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz den Prozess der Zuordnung von Daten oder Objekten zu bestimmten Kategorien oder Klassen. Dabei handelt es sich um eine der grundlegendsten Aufgaben im maschinellen Lernen und eine Form des überwachten Lernens, bei der ein Modell aus Beispielen mit bekannten Labels lernt, um neue, unbekannte Daten zu klassifizieren.
Ein typisches Beispiel für eine Klassifikationsaufgabe ist die Erkennung von Spam-E-Mails. Das System lernt anhand von markierten Beispielen (Spam oder nicht Spam), welche Merkmale spamhaltige Nachrichten aufweisen, und kann dann neue E-Mails automatisch in die entsprechenden Kategorien einordnen.
Die Klassifikation umfasst in der Regel mehrere Schritte: Zunächst erfolgt die Datensammlung und -vorbereitung, gefolgt vom Training eines Modells mithilfe von Algorithmen wie Entscheidungsbäumen, Random Forests, Support-Vektor-Maschinen (SVM) oder neuronalen Netzen. Anschließend wird das Modell getestet und seine Genauigkeit bewertet.
Die Bewertung der Klassifikationsleistung erfolgt oft anhand von Metriken wie der Genauigkeit (Accuracy), der Präzision (Precision), der Erinnerung (Recall) und der F1-Score. Ein wichtiger Aspekt ist dabei auch die Konfusionsmatrix, die Aufschluss über die Verteilung von Fehlklassifizierungen gibt.
Klassifikationsmodelle finden in vielen Bereichen Anwendung, beispielsweise in der Medizin zur Diagnose von Krankheiten, in der Finanzwelt zur Betrugsbekämpfung oder im Marketing zur Zielgruppenanalyse. Durch die Automatisierung der Klassifikation können Unternehmen Prozesse effizienter gestalten und Entscheidungen auf datenbasierten Erkenntnissen treffen.