luokittelutapojen

Luokittelutavat, tai luokittelumenetelmät, tarkoittavat prosesseja ja algoritmeja, joiden avulla yksittäiset esineet tai ilmiöt asetetaan ennalta määriteltyihin luokkiin niiden ominaisuuksien perusteella. Tavoitteena on löytää malli, jonka avulla uudet havainnot voidaan luokitella luokkiin, jotka ovat edellisessä datassa opittuja tai määriteltyjä aukottomien kriteerien mukaan. Luokittelutavat ovat keskeisiä sekä tilastollisessa analyysissä että koneoppimisessa, joissa luokituksilla on usein käyttöarvo kuten päätöksenteko tai ennusteet.

Luokittelumenetelmät jaotellaan usein seuraaviin päätyyppeihin:

- Sääntöihin perustuvat luokittelutavat, joissa päätökset tehdään ennalta määriteltyjen ehtojen perusteella (esimerkiksi puhe- tai asiakasrekisterin säännöt).

- Tilastolliset luokittelumenetelmät, kuten discriminant analysis ja logistinen regressio, jotka malikoivat mahdolliset luokat tilastollisista malleista.

- Koneoppimiselle perustuvat luokittelutavat, kuten k lähin naapuri (k-NN), päätöspuut, satunnais- ja gradienttikasvosmallit sekä tuki-vektorikoneet ja neuroverkot, jotka oppivat luokittelun alkuperäisestä datasta ilman eksplisiittisten sääntöjen määrittelyä.

Käyttökohteita ovat esimerkiksi lääketiede diagnoosit, sähköpostin roskapostin suodatus, luottokelpoisuusarviointi, kuvan- ja äänentunnistus sekä tekstin luokittelu. Arviointi perustuu ominaisuuksien oikeellisuudelle ja ennusteen luotettavuudelle; yleisiä mittareita ovat tarkkuus, herkkyys, tarkkuus ja F1-pisteet sekä ROC-AUC.

Luokittelutapoja kohtaan kiinnitetään huomiota myös tulkittavuuteen, datan laatuun sekä mahdollisiin harhoihin ja ylikoulutukseen. Lisätietoja voivat tarjota liittyvät artikkelit tilastollisesta luokittelusta, koneoppimisesta ja luokittelun arvioinnista.