Binääriluokittelutehtävät

Binääriluokittelutehtävät ovat koneoppimisen ongelmia, joissa tavoitteena on ennustaa, kuuluuko tietty havainto johonkin kahdesta mahdollisesta luokasta. Nämä luokat ovat usein merkitty esimerkiksi arvoilla 0 ja 1, tai "kyllä" ja "ei". Esimerkiksi sähköpostin luokittelu roskapostiksi tai ei-roskapostiksi on tyypillinen binääriluokittelutehtävä. Muita esimerkkejä ovat sairauksien diagnosointi (onko potilaalla tietty sairaus vai ei) ja luottokelpoisuuden arviointi (onko asiakas luottokelpoinen vai ei).

Binääriluokittelumalleja opetetaan harjoitusdatan avulla, joka sisältää esimerkkejä molemmista luokista ja niihin liittyvät piirteet. Malli pyrkii löytämään yhteyden piirteiden ja luokkien välillä, jotta se voi tehdä ennustuksia uudesta, näkemättömästä datasta. Yleisiä algoritmeja binääriluokittelutehtäviin ovat logistinen regressio, tukivektorikoneet (SVM), päätöspuut ja neuroverkot.

Tehtävän onnistumista arvioidaan usein erilaisilla mittareilla, kuten tarkkuudella (accuracy), precisiolla, saannolla (recall) ja F1-pisteytyksellä. Erityisesti epätasapainoisissa aineistoissa, joissa toista luokkaa on huomattavasti enemmän kuin toista, on tärkeää käyttää sopivia arviointimetodeja. Binääriluokittelu on keskeinen osa monia sovelluksia tekoälyn ja koneoppimisen alalla.