Binääriluokittelijoiden

Binääriluokittelijat ovat koneoppimisen algoritmeja, jotka jakavat datajoukon kahteen eri luokkaan. Näiden luokittelijoiden tavoitteena on ennustaa, mihin kahdesta mahdollisesta ryhmästä yksittäinen dataalkio kuuluu. Esimerkkejä binääriluokittelusta ovat sähköpostin roskapostin tunnistus (roskaposti tai ei-roskaposti) tai lääketieteellinen diagnoosi (sairas tai terve).

Yleisiä binääriluokittelijoita ovat logistinen regressio, tukivektorikoneet (SVM) ja päätöspuut. Logistinen regressio mallintaa todennäköisyyttä, että dataalkio kuuluu tiettyyn luokkaan, käyttäen logistista funktiota. Tukivektorikoneet pyrkivät löytämään optimaalisen erottavan hyperavaruuden kahden luokan välillä. Päätöspuut muodostavat sarjan ehtolauseita ennusteen tekemiseksi.

Binääriluokittelijoiden suorituskykyä arvioidaan usein mittareilla kuten tarkkuus (accuracy), täsmällisyys (precision), herkkyys (recall) ja F1-pisteet. Nämä mittarit auttavat ymmärtämään, kuinka hyvin malli onnistuu ennustamaan molempia luokkia ja kuinka vähän se tekee virheitä. Oikean luokittelijan valinta riippuu datan ominaisuuksista ja tehtävän luonteesta.