Klassifikation bezeichnet im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (KI) den Prozess der Zuordnung von Daten oder Objekten zu bestimmten Kategorien oder Klassen. Dies ist eine der grundlegendsten Aufgaben im maschinellen Lernen und wird häufig im Rahmen des sogenannten „supervised Learning“ eingesetzt, bei dem Modelle auf der Grundlage von gelabelten Trainingsdaten lernen, um neue, unbekannte Daten zu klassifizieren.
Die Klassifikation findet in vielen Anwendungsbereichen statt, wie z.B. der Spam-Erkennung in E-Mails, der Sentiment-Analyse von Texten, der medizinischen Diagnose oder der Produktbewertung in Empfehlungssystemen. Die Algorithmen, die für die Klassifikation verwendet werden, können je nach Problem und Datencharakteristik variieren. Beliebte Verfahren sind Entscheidungsbäume, Random Forests, Support-Vektor-Maschinen (SVMs) und neuronale Netze.
Ein wesentlicher Aspekt der Klassifikation ist die Bewertung der Modellleistung. Hierbei werden Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score und die Confusion Matrix eingesetzt, um die Güte der Klassifizierung zu bestimmen. Die Genauigkeit allein kann manchmal täuschen, da sie nicht zwischen positiven und negativen Klassifizierungsfehlern unterscheidet.
Die Klassifikation ist ein zentraler Bestandteil vieler KI-Anwendungen und ermöglicht es Systemen, aus Daten zu lernen und fundierte Entscheidungen zu treffen.