Einführung
Klassifizierung ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der Sie ein Modell trainieren, um vorherzusagen, welcher Kategorie oder Klasse ein Element angehört. Beispielsweise kann ein Klinikum anhand der Diagnosedaten von Patienten, wie Körpergröße, Körpergewicht, Blutdruck und Blutzuckerspiegel, vorhersagen, ob ein Patient Diabetes hat.
Kategorische Daten haben Klassen anstelle von numerischen Werten. Einige Datentypen können numerisch oder kategorisch sein. Beispielsweise kann die Zeit für die Ausführung eines Rennens eine numerische Zeit in Sekunden oder eine kategorische Klasse von schnell, mittel oder langsam sein. Andere Arten von Daten können nur kategorisch sein, z. B. ein Formtyp: „Kreis“, „Dreieck“ oder „Quadrat“.
Voraussetzungen
- Grundlegende Kenntnisse der Mathematik
- Programmiererfahrung mit Python
Lernziele
In diesem Modul lernen Sie Folgendes:
- Verwendungszwecke der Klassifizierung
- Trainieren und Auswerten eines Klassifizierungsmodells mit dem scikit-learn-Framework