# Classificação

A classificação é usada para separar dados em categorias definidas previamente. Com base em informações fornecidas, o modelo aprende a identificar padrões que ajudam a decidir a qual grupo o item pertence.

Por exemplo, imagine que você trabalha em um banco e quer prever se um cliente é "confiável" ou "de risco" para receber um empréstimo. O modelo pode usar informações como idade, renda, histórico de pagamentos e profissão para determinar em qual categoria o cliente se encaixa.

Depois de treinado, o modelo de classificação ajuda a tomar decisões mais rápidas e precisas, reduzindo erros e otimizando processos. Essa técnica é amplamente usada em diversas áreas, como prever doenças em pacientes, identificar spam em e-mails e até prever o resultado de partidas esportivas.

Os métodos de classificação incluem:

* [**Árvore de Decisão**](https://delphai.gitbook.io/delphai/documentacao/images-and-media/classificacao/arvore-de-decisao): divide os dados por regras simples em uma estrutura de árvore até determinar a classe final.
* [**KNN**](https://delphai.gitbook.io/delphai/documentacao/images-and-media/classificacao/knn): classifica com base nas classes dos "k" vizinhos mais próximos de um dado no espaço.
* [**Naive Bayes**](https://delphai.gitbook.io/delphai/documentacao/images-and-media/classificacao/naive-bayes): classifica usando probabilidades baseadas no Teorema de Bayes e suposição de independência entre as variáveis.