Lihat sumber Algoritma Klasifikasi dalam Pembelajaran Terawasi

Algoritma klasifikasi merupakan salah satu bagian penting dalam pembelajaran terawasi. Klasifikasi bertujuan untuk mengelompokkan data ke dalam kelas-kelas yang telah ditentukan berdasarkan fitur yang tersedia. Proses ini banyak digunakan dalam aplikasi seperti [[deteksi spam]], [[pengenalan wajah]], dan [[diagnosa penyakit]].

== Jenis-Jenis Algoritma Klasifikasi ==
Beberapa algoritma yang populer dalam klasifikasi antara lain [[K-Nearest Neighbor]], [[Naive Bayes]], [[Random Forest]], dan [[Logistic Regression]]. Setiap algoritma memiliki pendekatan dan asumsi yang berbeda untuk membagi data ke dalam kelas-kelas tertentu.

== Evaluasi Kinerja ==
Evaluasi model klasifikasi biasanya dilakukan menggunakan metrik seperti [[akurasi]], [[presisi]], [[recall]], dan [[F1 score]]. Data dibagi menjadi data pelatihan dan data uji untuk memastikan model tidak mengalami [[overfitting]].

== Tantangan dan Solusi ==
Salah satu tantangan utama dalam klasifikasi adalah menangani data yang tidak seimbang, di mana jumlah data pada satu kelas jauh lebih banyak daripada kelas lainnya. Untuk mengatasi masalah ini, dapat digunakan teknik seperti [[resampling]] dan [[SMOTE]].