Luokittelutavat

Luokittelutavat ovat menetelmiä, joita käytetään kohteiden jaottamiseen ennalta määriteltyihin luokkiin ominaisuuksien perusteella. Niiden tavoitteena on tiivistää ja järjestää tieto sekä tukea hakua, analyysiä ja päätöksentekoa.

Luokittelumenetelmät voidaan jakaa pääosin valvottuihin (supervised), ohjaamattomiin (unsupervised) ja puolivalvottuihin (semi-supervised) menetelmiin. Valvotussa luokittelussa koulutusdata sisältää oikeat luokat, mikä mahdollistaa ennustavan mallin opettamisen. Ohjaamattomassa aineistosta pyritään löytämään rakenteita, kuten klusterit. Puolivalvottu yhdistää näitä ominaisuuksia. Lisäksi luokittelua voidaan lähestyä sääntöihin perustuvilla (rule-based) menetelmillä sekä tilastollisilla ja koneoppimisen malleilla, kuten päätöspuilla, logistisella regressiolla, Naive Bayesilla, tukivektorikoneilla ja syväoppimisella neuroverkoilla.

Klusterointi itsessään on usein ohjaamatonta, mutta voi toimia preprosessointina ennen varsinaista luokitusta.

Käyttökohteita ovat kirjasto- ja tiedonhallintajärjestelmät, sähköinen kaupankäynti, sähköposti- ja dokumenttien luokittelu, lääketiede sekä kuvien ja äänien luokittelu.

Luokittelumenetelmien valintaan vaikuttavat datan määrä ja laatu, vaadittu tulkittavuus, nopeus, skaalautuvuus sekä mahdolliset eettiset ja yksityisyyskysymykset. Arviointi kohdistuu tarkkuuteen, herkkyyteen, F1-arvoon ja ROC-AUC:iin sekä ristiinvalintaan.

Luokittelutavat kehittyvät datalähtöisen analytiikan ja tekoälyn kehityksen mukana, tarjoten keinoja organisoida monimutkainen data tehokkaasti mutta vaativat huomioita epävarmuudesta ja läpinäkyvyydestä.