1。分類とグループ化：
* データを意味のあるカテゴリに整理します： 共有特性に基づいて、データポイントを異なるグループに分類します。たとえば、メールをスパムまたはスパムではないものとして分類したり、動物の画像を異なる種に分類したりします。
* 階層と分類法の作成： データを階層システムに構成し、効率的な検索と分析を可能にします。これは、生物学的分類またはライブラリシステムで一般的です。
2。予測と意思決定：
* 将来の結果を予測： 学習パターンに基づいてデータポイントを分類して、将来のイベントを予測します。たとえば、顧客の行動を予測したり、ローンを高いリスクまたは低リスクとして分類したりします。
* 情報に基づいた決定を下す： 分類モデルを利用して、ローン申請の承認や不正な取引の識別など、意思決定プロセスを自動化します。
3。理解と洞察：
* 隠されたパターンを発見： さまざまなクラスにわたるデータポイントの分布を分析することにより、データの関係と傾向を特定します。たとえば、購入習慣に基づいて顧客の人口統計を理解する。
* 意味のある機能： 分類の精度に最も貢献する重要な属性を特定し、データに対する貴重な洞察を提供します。
4。データの削減と効率：
* 複雑なデータを簡素化： 同様のインスタンスをより小さくて管理しやすいクラスにグループ化することにより、データの次元を減らします。
* 効率の向上： データを自動的に分類してプロセスを合理化し、より速い分析と意思決定を可能にします。
分類目標の例：
* マーケティング： ターゲットマーケティングキャンペーンのために、顧客をさまざまなセグメントに分類します。
* ヘルスケア： 患者の症状と医療記録に基づいて疾患を診断します。
* 財務： 不正取引を検出し、投資リスクを評価します。
* セキュリティ： ネットワークトラフィックの疑わしいアクティビティを特定します。
要約すると、分類の目的は次のとおりです
* データを整理して理解します。
* 将来の結果を予測します。
* 情報に基づいた決定を下します。
* 貴重な洞察を得る。
* 効率と精度を改善します。
分類の特定の目的は、アプリケーションとユーザーの目標によって異なります。