Post#چالش_پایتون_در_هوش_مصنوعی

#چالش_پایتون_در_هوش_مصنوعی 🔵 فاز ۳ – قسمت ۴: الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification) 🔍🤖 طبقه‌بندی (Classification) یکی از مهم‌ترین شاخه‌های یادگیری نظارت‌شده است. هدف: دسته‌بندی داده‌ها در گروه‌های مشخص ✅ ✨ طبقه‌بندی یعنی چی؟ فرض کن داده‌هایی داریم از ایمیل‌ها و می‌خوایم تصمیم بگیریم که هر ایمیل اسپم است یا نه. مدل با یادگیری از داده‌های گذشته، به هر ایمیل جدید یک برچسب اختصاص می‌دهد. 📌 مثال‌های رایج * تشخیص اسپم در ایمیل * پیش‌بینی نوع گل یا حیوان بر اساس ویژگی‌ها * تشخیص بیماری از روی علائم پزشکی * شناسایی تصاویر: سگ، گربه، ماشین و … 🧩 الگوریتم‌های معروف طبقه‌بندی 1️⃣ درخت تصمیم (Decision Tree) 🌳 یک نمودار شبیه درخت که با سوال‌های بله/خیر داده‌ها را دسته‌بندی می‌کند. 2️⃣ جنگل تصادفی (Random Forest) 🌲🌲 چندین درخت تصمیم با هم کار می‌کنند و نتیجه نهایی رای‌گیری می‌شود. دقت بیشتری نسبت به یک درخت ساده دارد. 3️⃣ الگوریتم K نزدیک‌ترین همسایه (K-Nearest Neighbors) 👥 هر داده جدید به گروهی تعلق دارد که بیشترین شباهت را به آن دارد. 4️⃣ ماشین بردار پشتیبان (SVM) یک خط یا صفحه برای جدا کردن گروه‌ها در فضای چندبعدی پیدا می‌کند. 🧪 مثال کوتاه با Scikit-learn from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test) در این مثال: * مدل جنگل تصادفی ساخته شد * آموزش دید * پیش‌بینی روی داده‌های جدید انجام شد ✔️ 🎯 نکته مهم طبقه‌بندی برای هر داده‌ای که برچسب مشخص دارد عالی است. ولی اگر برچسب نداشته باشیم، باید از خوشه‌بندی (Clustering) استفاده کنیم که در فاز بعدی توضیح می‌دهیم. 👀 قسمت بعدی: درخت تصمیم و جنگل تصادفی 🌳 🗂 مرکز آموزش پایتون ➖➖➖➖➖➖➖➖ @pythonchallenge