klassifiointimenetelmät

Klassifiointimenetelmät ovat joukko teknikoita, joita käytetään datapisteiden järjestämiseen ennalta määriteltyihin luokkiin tai kategorioihin. Nämä menetelmät ovat keskeisiä koneoppimisessa ja tilastotieteessä, ja niitä hyödynnetään monilla eri aloilla, kuten kuvantunnistuksessa, roskapostin suodatuksessa ja lääketieteellisessä diagnostiikassa.

Yksi yleisimmistä klassifiointimenetelmistä on logistinen regressio. Se mallintaa todennäköisyyttä, että datapiste kuuluu tiettyyn luokkaan, käyttäen sigmoidifunktiota. Toinen suosittu menetelmä on tukivektorikone (SVM), joka pyrkii löytämään optimaalisen hyperplaanin, joka erottaa eri luokat toisistaan mahdollisimman suurella marginaalilla. Päätöspuut ovat intuitiivisia menetelmiä, jotka jakavat datan useisiin solmuihin perustuen ominaisuuksien arvoihin. Jokainen solmu edustaa testiä, ja oksat johtavat seuraaviin solmuihin tai lehtiin, jotka edustavat luokkia.

Bayesilaiset luokittelijat, kuten naiivi Bayes, perustuvat Bayesin teoreemaan ja olettavat, että ominaisuudet ovat ehdollisesti riippumattomia luokan suhteen. K-lähimmän naapurin (k-NN) menetelmä luokittelee uuden datapisteen sen useimpien lähimpien naapureiden luokan perusteella. Neuroverkot, erityisesti syvät neuroverkot, ovat osoittautuneet erittäin tehokkaiksi monimutkaisissa luokittelutehtävissä hyödyntämällä monikerroksisia arkkitehtuureja. Menetelmän valinta riippuu usein datan luonteesta, tehtävän vaatimuksista ja halutusta suorituskyvystä.