机器学习是一个研究领域，其涉及到从示例中学习的算法。分类是一项需要使用机器学习算法去学习如何根据问题域为示例分配类标签的任务。一个简单易懂的例子是将电子邮件分为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。在机器学习中，你可能会遇到许多不同类型的分类任务，并且每种模型都会使用专门的建模方法。在本教程中，您将了解机器学习中不同类型的分类预测建模。读完这篇教程后，你将学会：将类别标签分配给输入示例的分类预测模型；二分类是指预测两个类别之一，而多分类则涉及预测两个以上类别之一；多标签分类涉及为每个示例预测一个或多个类别，不平衡分类是指各个类别之间的示例分布不相等的分类任务。
