Xabarlarni turli toifalarga yoki sinflarga ajratish uchun mashina o'rganish algoritmlari. Ular nazorat qilinadigan o'rganish uchun ishlatiladi, bu erda algoritm yangi, ko'rinmagan ma'lumotlar uchun to'g'ri sinfni taxmin qilishni o'rganish uchun yorliqli ma'lumotlar to'plami bo'yicha o'qitilgan. Buni aniqroq qilish uchun misol keltiray. Faraz qiling, sizda elektron pochta xabarlari ma'lumotlar to'plami mavjud, har bir elektron pochta xabarlari spam yoki spam (ham) deb belgilangan. Yangi elektron pochta xabarlarini avtomatik ravishda spam yoki ham deb tasniflaydigan tasniflagich yaratmoqchisiz. Bu muammoga nisbatan ba'zi odatda ishlatiladigan tasniflagichlar: 1. Naive Bayes tasniflagichi: Ushbu tasniflagich Bayes teor
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence