luokittelumenetelmät

Luokittelumenetelmät ovat tilastollisia ja koneoppimisen tekniikoita, joiden tavoitteena on liittää jokainen havainto yhteen ennalta määritellystä luokasta. Ne kuuluvat ohjattuun oppimiseen, jossa malli oppii yhteyden ominaisuuksien (X) ja luokan (Y) välillä koulutusdatoista. Tyypillinen työprosessi sisältää aineiston esikäsittelyn, ominaisuuksien valinnan tai muokkauksen, mallin koulutuksen, tulosten arvioinnin ja käyttöönoton sovelluksessa.

Yleisimmät luokittelumenetelmät ovat logistinen regressio, diskrimanttianalyysi (LDA ja QDA), päätöspuut, satunnaismetsät sekä gradient boosting -menetelmät, tukivektorikoneet (SVM), naiivi Bayes (Naive Bayes) sekä k-lähimmän naapurin menetelmä (k-NN). Lisäksi neuroverkot ja syvät oppimismallit voivat ratkaista monimutkaisempia, ei-lineaarisia luokittelutehtäviä. Monien menetelmien toimivuus riippuu datan ominaisuuksista, ja ne vaativat ominaisuuksien skaalausta sekä huolellista hyperparametrien valintaa.

Arviointi ja soveltaminen: Luokittelumenetelmien suoritus mitataan usein mittareilla kuten tarkkuus, herkkyys (recall), F1-arvo ja ROC-AUC. Oikean menetelmän valinta riippuu datan koosta, tulkinnan tarpeesta, laskentaresursseista ja sovelluksesta. Käytännössä malli voidaan valita kokeellisesti useammasta vaihtoehdosta ja testata ristikkäisvalidaatiolla. Luokittelumenetelmät soveltuvat esimerkiksi lääketieteeseen, rahoitukseen, tekstin ja kuvanluokitteluun sekä yleiseen riskinarviointiin.