在机器学习中，分类问题是指将一组数据按照其特征划分为不同的类别的任务。其中，每个数据点都有一组已知的特征，而我们的目标是通过学习这些特征与它们所属的类别之间的关系，从而对新的数据点进行分类。分类问题是监督学习中最为常见的问题之一，通常使用的算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、逻辑回归等。
在分类问题中，重要的关键词包括特征、类别、监督学习、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、逻辑回归等。特征是指用于区分不同类别的属性或变量，类别是指数据点被分成的不同类别，监督学习是指训练数据集中已经标记好每个数据点所属类别的学习方式，决策树是一种基于树形结构的分类算法，支持向量机是一种基于划分超平面的分类算法，朴素贝叶斯是一种基于概率模型的分类算法，逻辑回归是一种基于逻辑函数的分类算法。