Cosa significa "Separazione delle classi"?

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La separazione delle classi si riferisce a quanto bene diversi gruppi, o classi, di oggetti possono essere distinti l'uno dall'altro in un dataset. Quando le diverse classi sono chiaramente separate, diventa più facile identificare e catalogare nuovi oggetti.

Nel contesto della visualizzazione dei dati, una buona separazione delle classi significa che oggetti simili sono raggruppati insieme, mentre oggetti diversi sono lontani. Questo è importante perché aiuta le persone a capire meglio i dati e a prendere decisioni più accurate basate su di essi.

Ad esempio, nelle immagini mediche, se le immagini di tessuti sani e quelle di tessuti malati sono ben separate, consente ai medici di riconoscere e classificare rapidamente le condizioni osservate. Questa chiarezza può migliorare il modo in cui i dati vengono analizzati e come i risultati vengono condivisi.