什么是二分类问题

二分类问题是指在机器学习和统计学中，将数据分为两个互斥类别的一种分类任务。这种问题通常涉及判断某个样本是否属于某一特定类别，例如判断一封邮件是否为垃圾邮件，或者一张图片是否为猫。二分类问题的输出结果通常是二元的，即0或1，表示负类和正类。

在实际应用中，二分类问题广泛存在于各种场景中，如金融领域的信用评分、医疗诊断、图像识别等。例如，在金融领域，模型可能需要判断一个贷款申请是否会被批准；在医疗领域，模型可能需要判断一个病人的病情是否严重。

二分类问题的解决通常涉及选择合适的损失函数和评估指标。常见的损失函数包括交叉熵损失（Binary Cross Entropy Loss），而评估指标则包括准确率、精确率、召回率、F1分数等。

二分类问题是一种基础且重要的分类任务，广泛应用于各种实际问题中，其核心在于将数据准确地分为两个类别。