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 ennustaakseen todennäköisyyttä sille, että datapiste kuuluu tiettyyn luokkaan. Tukivektorikoneet pyrkivät löytämään optimaalisen erottavan hyperplanin, joka maksimoi marginaalin luokkien välillä. Päätöspuut puolestaan jakavat datan rekursiivisesti kysymysten perusteella, jotka kohdistuvat datan piirteisiin.

Mallin suorituskykyä arvioidaan yleensä mittareilla kuten tarkkuus (accuracy), täsmällisyys (precision), herkkyys (recall) ja F1-pisteet. Tarkkuus kertoo oikein luokiteltujen tapausten osuuden kaikista tapauksista. Täsmällisyys mittaa, kuinka suuri osa positiivisiksi ennustetuista tapauksista oli todellisuudessa positiivisia, ja herkkyys taas mittaa, kuinka suuri osa todellisista positiivisista tapauksista löydettiin. F1-pisteet ovat täsmällisyyden ja herkkyyden harmoninen keskiarvo. Hyvän binääriluokittelumallin valinta riippuu sovelluksen erityisvaatimuksista ja käytettävissä olevasta datasta.