Luokitusmenetelmiä

Luokitusmenetelmät ovat tilastollisia ja koneoppimisen menetelmiä, joiden tehtävänä on määrittää uusien havaintojen luokat tai todennäköisyydet ennalta määriteltyihin luokkiin. Niitä sovelletaan sekä binary- että multi-luokkaviestien ratkaisemiseen ja ne voivat perustua erilaisiin oletuksiin tiedon rakenteesta ja epävarmuudesta.

Valvottu oppiminen kattaa suurimman osan luokitusmenetelmistä. Malli opetetaan havainnoilla, joissa sekä ominaisuudet että oikea luokka ovat tiedossa, ja se pyrkii löytämään yhteyden piirteiden ja luokan välillä. Tunnettuja esimerkkejä ovat logistinen regressio, päätöspuut, satunnaiset metsät, tukivektorikoneet, k-NN sekä Naive Bayes -menetelmät sekä erilaiset neuroverkot.

Koulutusprosessi koostuu datan valmistelusta, ominaisuuksien valinnasta ja mallin sovittamisesta sekä virityksestä. Harjoitteluun käytetään train-test- tai ristiinzä testausmenetelmiä, ja hyperparametrien säätöä suoritetaan usein cross-validationin avulla. Suorituskyky arvioidaan mitattavilla metriikoilla, kuten tarkkuudella, herkkyydellä, spesifisyydellä, F1-arvolla sekä ROC-AUC:llä, usein sekoitusmatriisin kautta.

Haasteet ja eettiset näkökulmat liittyvät muun muassa datan laadun, epätasapainon, ylikoulutuksen sekä tulkittavuuden hallintaan. Mallin päätöksenteon läpinäkyvyys ja datan oikeudenmukainen käyttö ovat tärkeitä tekijöitä erityisesti kriittisissä sovelluksissa.

Sovellukset kattavat esimerkiksi sähköpostin roskapostiluokituksen, kuvan- ja tekstiluokituksen, lääketieteelliset diagnoosit sekä riski- ja suositusjärjestelmät. Luokitusmenetelmät ovat keskeinen osa nykyaikaista datalähtöistä päätöksentekoa.