二元分类（Binary Classification）是一种常见的机器学习任务，指的是将输入数据分为两个类别的问题。在这个任务中，通常有一个明确的“正类”（Positive Class）和一个“负类”（Negative Class）。例如，在垃圾邮件检测中，邮件可以是“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”；在医学诊断中，病人可以是“患病”或“健康”。
在二元分类中，每个样本通常由一组特征表示，而模型的目的是学习一个决策边界，将特征空间分割成两个区域，一个区域对应正类，另一个区域对应负类。
以下是二元分类的一些关键点：
1. 目标变量：二元分类问题的目标变量通常是二元的，即它只有两个可能的值。
2. 分类器：常见的分类器包括逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、神经网络等。
3. 评估指标：常用的评估指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数（F1 Score）等。
4. 应用领域：二元分类在许多领域都有应用，如自然语言处理、图像识别、信用评分、医疗诊断等。
5. 不平衡数据：在实际应用中，数据可能存在不平衡现象，即正类和负类的样本数量不均。这时，需要采取相应的策略来处理不平衡数据，如过采样、欠采样或使用不同的评估指标。
二元分类是机器学习领域的基础问题之一，也是许多高级任务的基础。
