#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 طبقه‌بندی1️⃣ 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-learnfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifiermodel = 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 مهمطبقه‌بندی 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