Luokitusmalleja

Luokitusmallit, eli luokitusmalleja, ovat koneoppimisen menetelmiä, jotka oppivat erottamaan havaintoja luokkien perusteella koulutusdatan avulla. Ne kuuluvat valvottuun oppimiseen, jossa havaintoihin liittyvät oikeat luokat ovat saatavilla koulutuksessa. Luokitusmallit voivat olla binäärisiä (kaksi luokkaa), moniluokittaisia (useampi luokka) tai monilabel-luokituksia (yksi havainto voi saada useita luokkia).

Tyypit ja esimerkit: yleisimpiä menetelmiä ovat logistinen regressio, päätöspuut, satunnaismetsät ja gradientt boosting -mallit (esim. XGBoost, LightGBM), tuki-vektorikoneet sekä Naive Bayes -mallit. Myös neuroverkot, mukaan lukien syvät verkot, voivat toimia luokitusmalleina erityisen monimutkaisissa datoissa. Eri menetelmät eroavat suorituskyvyssä, tulkittavuudessa ja laskennallisissa vaatimuksissa.

Koulutus, arviointi ja ylläpito: valvottu oppiminen edellyttää merkittyä dataa. Datan jako koulutus- ja testijoukkoihin tai ristiinvalidointi mahdollistaa suorituskyvyn arvioinnin. Yleisiä mittareita ovat tarkkuus (accuracy), herkkyys (recall), F1-pistemäärä sekä ROC-AUC. Ylisovituksen ehkäisemiseksi käytetään regularisointia, hyperparametrien säätöä sekä riittävää datan monipuolisuutta.

Sovellukset ja haasteet: luokitusmalleja käytetään muun muassa kuvan- ja tekstintunnistukseen, roskapostin suodatukseen, lääketieteellisiin diagnooseihin sekä petosten havaitsemiseen. Haasteisiin kuuluvat datan vinoumat, puuttuvat arvot, läpinäkyvyys ja tulkittavuus sekä eettiset ja yksityisyyskysymykset. Mallien valinta huomioi tehtävän vaatimukset, datan ominaisuudet sekä tuotantokäytön käytännöt.