klassifitseerimismeetodi

Klassifitseerimismeetod on masinõppe ja statistikaga seotud lähenemine, mille eesmärk on iga sisendi põhjal määrata kuuluvus eelnevalt määratletud klassi hulka. Klassifikatsiooniprobleemid võivad olla binaarsed (kaks klassi) või mitme klassiga. Need meetodid tavaliselt põhinevad märgistatud treeningandmete kogumil, mille abil mudelit koolitatakse ning seejärel hinnatakse selle jõudlust valideerimis- või testandmete peal.

Kasutusvaldkonnad on laialdased: e-posti filtreerimine, pildituvastus, meditsiiniline diagnostika, tekstitöötlus jne. Levinumad klassifikatsioonialgoritmid jagunevad parametrist sõltuvateks (parametrilised meetodid) ja mitteparametrilisteks (nt otsustuspuu) meetoditeks. Nende hulgas on logistiline regressioon, otsustuspuu, juhuslikud metsad, toetusvektorimasinad (SVM), Naïve Bayes ja neuraalvõrgud.

Protsess hõlmab andmete kogumist ja märgistamist, omaduste (funktsioonide) valikut, mudeli koolitamist, hüperparameetrite optimeerimist ning hindamist. Sageli kasutatakse ristvalideerimist (ristvalideerimine) ning sobivaid hindamismõõdikuid, nagu täpsus (accuracy), F1-skoor ja ROC-AUC.

Piirangud võivad hõlmata andmete kvaliteeti, klasside tasakaalustatust, üleõppimist ning mudeli seletatavust. Klassifitseerimismeetodid on olulised tööriistad, mis võimaldavad automatiseeritud ja skaleeritavat otsuste tegemist erinevates domänides.