Binäre Klassifikation bezeichnet eine Technik im Maschinellen Lernen, bei der ein Modell darauf trainiert wird, eine von zwei möglichen Kategorien vorherzusagen. Dieser Ansatz ist besonders nützlich, wenn die Vorhersagen auf zwei gegensätzliche Ergebnisse beschränkt sind, wie beispielsweise „ja“ oder „nein“, „positiv“ oder „negativ“ oder „0“ und „1“.
Ein typisches Beispiel für binäre Klassifikation ist die Spam-Erkennung in E-Mails. Das System analysiert dabei den Inhalt einer Nachricht und entscheidet, ob sie als Spam (1) oder als reguläre E-Mail (0) eingestuft werden soll. Weitere Anwendungsgebiete umfassen die Kreditwürdigkeitsprüfung, bei der bewertet wird, ob ein Kunde einen Kredit zurückzahlen wird, oder die medizinische Diagnostik, um die Anwesenheit einer Krankheit zu bestimmen.
Die binäre Klassifikation basiert auf Algorithmen wie Logistischer Regression, Entscheidungsbäumen oder Support-Vektor-Maschinen (SVM). Diese Modelle werden mit Daten trainiert, um Muster zu erkennen, die die Zuordnung zu einer der beiden Klassen ermöglichen.
Die Genauigkeit von binären Klassifikationsmodellen wird oft anhand von Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score bewertet. Die Genauigkeit gibt an, wie viele Vorhersagen insgesamt korrekt waren, während die Präzision angibt, wie viele der positiven Vorhersagen tatsächlich korrekt waren. Der Recall misst, wie viele tatsächlich positive Fälle korrekt vorhergesagt wurden. Der F1-Score ist die harmonische Mittelwert von Präzision und Recall und dient als ausgewogene Bewertung der Modellleistung.
Binäre Klassifikation ist ein grundlegender Bestandteil vieler maschineller Lernsysteme und findet in zahlreichen Branchen Anwendung, um datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen.