Что такое задача классификации в ML: какие у неё типы (бинарная, мультиклассовая, multi-label) и метрики?

Классификация — задача supervised learning, где y принадлежит конечному множеству меток. Три типа: бинарная (y ∈ {0,1}), мультиклассовая (y ∈ {0..K-1}, один класс на объект), multi-label (несколько меток на объект). Базовые метрики: accuracy, precision, recall, F1, ROC-AUC, PR-AUC. На несбалансированных данных accuracy обманчива — используйте F1 и balanced accuracy. Confusion matrix даёт полную картину ошибок: TP, FP, TN, FN.