Klassifikaator

Klassifikaator on süsteem või mudel, mis omistab sisendi ühte kindla klassi või kategooria. See on üks peamisi masinõppe ja tehisintellekti valdkonna tööriistu ning leiab rakendust tekstist ja piltidest kuni helide ja muude andmestikeni. Klassifikaatorid hindavad andmete põhjal tõenäosusi või kindlaid kategooriaid ning annavad sisendile vastava klassi või märgise.

Klassifikaatorid jagunevad mitmes mõttes. Üldiselt eristatakse järelevalvega (supervised) ja mitte järelevalvega (unsupervised) lähenemisi. Enamik praktilisi klassifikaatoreid on järelevalvega, kus mudel õpib märgistatud treeningandmete põhjal suhted tunnuste ja klasside vahel ning seejärel teeb prognoose uute esemete kohta. Tuntud meetodid hõlmavad regulaarselt otsustuspuud, logistilist regressiooni, Naive Bayes’i, toetavate vektorite masinaid ja juhuslikku metsa (random forest); sügavõppe meetodid hõlmavad teelõike ja konvolutsioonilisi või järjestikuseid neuronavõrke.

Kuidas klassifikaator töötab, sõltub andmete olemusest. Treeningfaasis valitakse tunnused (feature extraction) ja hüperparameetrid; mudel õpib seoseid märgistatud andmete põhjal. Pärast treeningut näitab klassifikaator uutele sisenditele tõenäolisi klasse või otsese klassi. Oluline on vältida ülerõivastumist ja hoolitseda andmete kvaliteedi ning esindatuse eest.

Hindamine toimub tavaliselt testandmete abil ning kasutatavad mõõdikud võivad sisaldada täpsust (accuracy) ja F1-skoori ning teisi sobivaid hindamisviise. Klassifikaatoreid kasutatakse laialdaselt teksti filtreerimisel, meeleolumustestil, pildituvastusel, meditsiinilises diagnoosimises, finantsriskide hindamises ja muudes kategooriasse kuuluvates ülesannetes.