Binääriluokittelumallin

Binääriluokittelumalli on koneoppimisen malli, jonka tehtävänä on luokitella havainnot kahteen erilliseen luokkaan. Esimerkiksi sähköpostin luokittelu roskapostiksi tai ei-roskapostiksi on tyypillinen binääriluokittelutehtävä. Malli oppii harjoitusdatasta tunnistamaan piirteitä, jotka auttavat erottamaan nämä kaksi luokkaa toisistaan.

Yleisiä binääriluokittelumalleja ovat logistinen regressio, tukivektorikoneet (SVM) ja päätöspuut. Logistinen regressio mallintaa todennäköisyyttä, että havainto kuuluu tiettyyn luokkaan, käyttäen logistista funktiota. Tukivektorikoneet pyrkivät löytämään parhaan mahdollisen erottavan hyper-tason harjoitusdatan välille. Päätöspuut puolestaan rakentavat hierarkkisen rakenteen, jossa jokainen solmu edustaa yhtä piirrettä ja päätökset johtavat lopulliseen luokitteluun.

Binääriluokittelumallien suorituskykyä arvioidaan erilaisilla mittareilla, kuten tarkkuus (accuracy), precison, recall ja F1-pisteet. Tarkkuus mittaa oikein luokiteltujen havaintojen osuutta kaikista havainnoista. Precision kuvaa, kuinka suuri osa positiiviseksi luokitelluista havainnoista on todella positiivisia. Recall mittaa, kuinka suuri osa todellisista positiivisista havainnoista on löydetty. F1-pisteet ovat precisionin ja recallin harmoninen keskiarvo, joka antaa tasapainoisen arvion mallin suorituskyvystä.

Binääriluokittelumalleja käytetään laajalti monilla aloilla, kuten lääketieteessä diagnoosien avustamisessa, rahoituksessa luottoriskin arvioinnissa ja markkinoinnissa asiakassegmentoinnissa. Mallien valinta ja virittäminen riippuu käsiteltävästä ongelmasta ja datan luonteesta.