人类专业知识在分类中起着至关重要的作用。数据科学家与领域专家合作，改进分类过程，验证结果，并确保模型符合预期结果。人类反馈有助于应对挑战并提高模型的性能。
15.多类分类
二元分类涉及区分两个类别，而多类别分类则将概念扩展到多个类别。数据科 格鲁吉亚 whatsapp 号码列表 学家训练模型以同时将数据分类为多个类别。一对多和 softmax 回归等技术可以处理多类别问题，从而实现情绪分析、对象识别和文档分类等应用。
16. 特征重要性
分类模型可以洞悉不同特征在预测中的重要性。通过了解哪些特征对分类结果影响最大，数据科学家可以洞悉数据中潜在的关系。特征重要性分析有助于完善模型、优化特征选择并指导数据驱动的决策。
17.处理噪声数据
现实世界的数据集通常包含噪声、错误或缺失值，这些都会影响分类准确性。数据清理和预处理技术可用于解决这些挑战。可以识别和处理异常值、估算缺失值并过滤掉噪声数据点，以提高训练数据的质量并提高分类性能。
18.降维
分类任务通常涉及具有高维特征的数据集。然而，高维性会导致计算复杂度和维数灾难。采用主成分分析 (PCA) 和 t-SNE 等降维技术来减少特征数量，同时保留最重要的信息。这不仅简化了分类过程，还有助于可视化和解释数据。
