luokitusmenetelmillä

Luokitusmenetelmät ovat joukko tekniikoita ja algoritmeja, joita käytetään datapisteiden jakamiseen ennalta määritettyihin luokkiin tai kategorioihin. Tavoitteena on rakentaa malli, joka pystyy ennustamaan uuden, näkemättömän datapisteen luokan perustuen sen ominaisuuksiin. Nämä menetelmät ovat keskeisiä monilla aloilla, kuten koneoppimisessa, tilastotieteessä ja tietojen louhinnassa.

Luokitusmenetelmiä voidaan jakaa karkeasti kahteen päätyyppiin: valvottuihin ja valvomattomiin. Valvotut menetelmät edellyttävät merkittyä dataa, jossa jokaisella datapisteellä on tunnettu luokka. Algoritmi oppii tästä merkitystä datasta ja pyrkii yleistämään oppimansa uusiin datapisteisiin. Esimerkkejä valvotuista menetelmistä ovat logistinen regressio, tukivektorikoneet (SVM), päätöspuut ja naiivi Bayes. Valvomattomat menetelmät sen sijaan eivät käytä merkittyä dataa. Niiden tavoitteena on löytää rakenteita ja ryhmiä datasta ilman ennalta tunnettuja luokkia. Klusterointi on esimerkki valvomattomasta menetelmästä, vaikka sitä ei suoraan pidetä luokitteluna, se voi auttaa luokittelutehtävissä.

Luokitusmallien suorituskykyä arvioidaan yleensä erilaisten mittareiden avulla, kuten tarkkuus (accuracy), täsmällisyys (precision), herkkyys (recall) ja F1-pisteet. Oikean luokitusmenetelmän valinta riippuu usein datan luonteesta, ongelman tyypistä ja halutusta suorituskyvystä.