Binääriluokittelumallit
Binääriluokittelumallit ovat koneoppimisen malleja, joiden tehtävänä on ennustaa yhden kahdesta mahdollisesta luokasta. Tyypillisiä esimerkkejä binääriluokittelusta ovat sähköpostin luokittelu roskapostiksi tai ei-roskapostiksi, tai asiakkaan todennäköisyyden ennustaminen lopettaa palvelun käyttö. Mallit koulutetaan historiallisella datalla, jossa jokaiselle datapisteelle on määritelty kuuluva luokka. Tavoitteena on, että malli oppii tunnistamaan piirteet, jotka erottavat nämä kaksi luokkaa toisistaan.
Erilaisia binääriluokittelumalleja on useita, mukaan lukien logistinen regressio, tukivektorikoneet (SVM) ja päätöspuut. Logistinen regressio käyttää sigmoidifunktiota
Mallin suorituskykyä arvioidaan yleensä mittareilla kuten tarkkuus (accuracy), täsmällisyys (precision), herkkyys (recall) ja F1-pisteet. Tarkkuus kertoo