詳細解釋
分類（Classification）是機器學習中最基礎的監督式任務，將輸入數據分配到預定義的離散類別中。
分類類型：
- 二元分類：是/否（垃圾郵件檢測）
- 多分類：單選一個類別（動物分類：貓/狗/鳥）
- 多標籤：可多選（新聞標籤：科技+商業）
- 層級分類：類別有樹狀結構（生物分類）
技術方法：
- 傳統：邏輯迴歸、SVM、決策樹
- 深度學習：Softmax輸出的神經網絡
- 現代：Transformer架構 (變換器 / 注意力模型) (Switch Transformer)微調、大型語言模型 (大語言模型 / 大模型)零樣本分類
應用場景：
- 垃圾郵件檢測
- 情感分析（正面/負面）
- 圖像分類
- 疾病診斷
- 信用評分
評估指標：準確率、精確率、召回率、F1分數、AUC-ROC。