binääluokitteluun

Binääluokittelu on valvottu koneoppimisen tehtävä, jossa havaintoja luokitellaan kahteen mahdolliseen luokkaan. Kohdemuuttuja on binäärinen, esimerkiksi 0/1 tai positiivinen/negatiivinen, ja tavoitteena on oppia malli, joka antaa todennäköisyyden kuulumiselle toiseen luokkaan sekä tekee luokkajaon tiettyyn kynnykseen perustuen.

Yleisiä lähestymistapoja ovat logistinen regressio, tukivektorikoneet (SVM), päätöspuut ja niiden ensemble-ryhmät (satunnaismetsät, gradient boosting -menetelmät), sekä pienet neuroverkot. Näillä malleilla pyritään löytämään erottava päätöspinta tai -linja, joka jakaa havainnot kahteen ryhmään ottaen huomioon piirteiden merkityksen. Mallien valinta riippuu tehtävästä, datan koosta ja tulkittavuudesta.

Arviointi mittaa mallin kykyä erottaa luokat sekä antaa luottamusarvioita. Yleisimmät mittarit ovat tarkkuus (accuracy), tarkkuus (precision) ja herkkyys/recall, sekä niiden yhdistelmä F1-pisteessä. ROC-käyrän alhaisin pinta ja AUC-arvo antavat kuvan mallin kyvystä erottelumielessä riippumatta kynnysarvosta. Calibrointi voi olla tarpeen, jotta todennäköisyyspaperit vastaisivat todellisia belaiti.

Datan esikäsittely ja oppimisprosessi huomioivat ominaisuuksien standardisoinnin, puuttuvien arvojen käsittelyn ja luokkien tasapainottamisen, jos luokkia on epätasapainossa. Mallin valvonta, hyperparametrien säätö ja sekä yleistettävyys ovat keskeisiä tekijöitä, jotka vaikuttavat tulosten luotettavuuteen.

Sovellusalueet vaihtelevat lääketieteellisestä diagnoosista ja talousanalyysiin sekä sähköpostin suodatukseen ja kuvan- sekä puheentunnistukseen. Binääluokittelu on keskeinen työkalu tilanteissa, joissa päätöksen on perustuttava kahteen selkeään luokkaan ja nopeasti mitoittaviin riskipäätöksiin. Haasteina ovat muun muassa luokkien epätasapaino, tulkinnan tarve ja kustannusten mukaan hinnoittelu.