Ответ
Бинарная классификация — это задача машинного обучения, где модель предсказывает один из двух возможных классов (например, "спам/не спам", "болен/здоров").
Ключевые особенности:
- Выход модели — вероятность принадлежности к классу (обычно 0 или 1)
- Метрики: точность, полнота, F1-score, ROC-AUC
- Популярные алгоритмы: логистическая регрессия, SVM, деревья решений
Пример кода (Python, scikit-learn):
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)Для несбалансированных данных важно использовать методы вроде oversampling или весов классов.