luokittelumalleihin

Luokittelumallit ovat koneoppimisen malleja, jotka on suunniteltu ennustamaan, mihin ennalta määritettyyn luokkaan datapiste kuuluu. Ne ovat perustavanlaatuisia työkaluja monilla tekoälyn ja data-analyysin aloilla. Luokittelumallien ensisijainen tehtävä on ottaa syötteenä tietoa ja antaa tuloksena yhden tai useamman kategorisen luokan ennusteen.

Yksinkertaisimmassa tapauksessa luokittelumalli jakaa datapisteet kahteen luokkaan, jota kutsutaan binääriluokitteluksi. Esimerkiksi sähköpostin luokittelu roskapostiksi tai ei-roskapostiksi on binääriluokittelutehtävä. Moniluokittelutehtävissä malli voi ennustaa useammasta kuin kahdesta luokasta, kuten kuvantunnistuksessa, jossa kuva voidaan luokitella kissaksi, koiraksi tai linnuksi.

Luokittelumallien toiminta perustuu usein opetusdataan, jossa jokaiselle datapisteelle on annettu oikea luokka. Malli oppii tästä datasta tunnistamaan piirteitä, jotka liittyvät eri luokkiin. Kun malli on koulutettu, sitä voidaan käyttää uusien, ennennäkemättömien datapisteiden luokitteluun.

On olemassa lukuisia erilaisia luokittelumalleja, joilla jokaisella on omat vahvuutensa ja heikkoutensa. Yleisiä esimerkkejä ovat logistinen regressio, tukivektorikoneet (SVM), päätöspuut, satunnaismetsät ja neuroverkot. Mallin valinta riippuu usein käsiteltävän datan luonteesta, tehtävän monimutkaisuudesta ja halutuista suorituskykyominaisuuksista. Luokittelumallien sovelluksia löytyy muun muassa lääketieteellisestä diagnostiikasta, luottoriskin arvioinnista, puheentunnistuksesta ja asiakaspalautteen analysoinnista.