Бінарна класифікація — клас задач класифікації елементів набору даних на дві групи на підставі [en].
Типові задачі бінарної класифікації:
- медичне тестування, яке дозволяє визначити, наявність або відсутність певного захворювання;
- [en] або контроль якості на виробництві на відповідність або невідповідність виробу вимогам [en];
- інформаційний пошук, за результатами якого приймається рішення про включення або невключення деякого інформаційного ресурсу в набір результатів пошуку. В цьому правило класифікації це релевантність пошуковому запиту або корисність для користувача.
Важливим моментом бінарної класифікації є те, що два класи звичайно не симетричні як за обсягом відмінних наборів даних з кожного класу, так і за наслідками помилкової класифікації. Наприклад, у медичному тестуванні варіативність даних про кров'яний тиск є значно меншою, ніж варіативність цих даних для хворих, а наслідком помилки класифікації стане призначення лікування здоровій людині або непризначення хворій.
Статистична бінарна класифікація
Задача класифікації є предметом розгляду в машинному навчанні. Це задача керованого навчання — метод в якому категорії відомі, і задача полягає у визначенні цих категорій для нових спостережень. Коли таких категорій всього дві, то це статистична бінарна класифікація.
Для автоматизованого вирішення задач бінарної класифікації часто застосовують методи, як
- дерево рішень
- random forest
- баєсова мережа
- опорні вектори
- штучна нейронна мережа
- логістична регресія
- [en]
Якість класифікатора залежить від предметної області та від кількості спостережень, розмірності вектора ознак, шуму в даних та багатьох інших факторів. Наприклад, random forest на хмарах 3D-точок працює краще, ніж метод опорних векторів.
Оцінки бінарних класифікацій
Існує багато метрик, які можна використовувати для вимірювання продуктивності класифікатора або якості прогнозу. Різні поля мають різні переваги для конкретних метрик, які відповідають різним цілям. Наприклад, в медицині часто використовуються чутливість і специфічність, в той час як при добуванні інформації вважають за краще влучність і повноту. Важливою відмінністю в метриках полягає в тому, чи є вона незалежної від (як часто кожна категорія зустрічається в популяції, англ. prevalence) і метрики, які залежать від поширеності обох типів також корисні, але вони дуже відрізняються властивостями.
Див. також
Примітки
- Zhang & Zakhor, Richard & Avideh (2014). Automatic Identification of Window Regions on Indoor Point Clouds Using LiDAR and Cameras. VIP Lab Publications.
- Y. Lu and C. Rasmussen (2012). Simplified markov random fields for efficient semantic labeling of 3D point clouds. IROS.
Література
- and . An Introduction to Support Vector Machines and other kernel-based learning methods. Cambridge University Press, 2000. ( SVM Book)
- John Shawe-Taylor and Nello Cristianini. Kernel Methods for Pattern Analysis. Cambridge University Press, 2004. ([2] [ 13 червня 2018 у Wayback Machine.] Kernel Methods Book)
- Bernhard Schölkopf and A. J. Smola: Learning with Kernels. MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 2002. (Partly available on line: [3] [ 7 березня 2022 у Wayback Machine.].)
В іншому мовному розділі є повніша стаття Binary classification(англ.). Ви можете допомогти, розширивши поточну статтю за допомогою з англійської. (травень 2018)
|
Це незавершена стаття зі статистики. Ви можете проєкту, виправивши або дописавши її. |
Це незавершена стаття зі штучного інтелекту. Ви можете проєкту, виправивши або дописавши її. |
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет
Binarna klasifikaciya klas zadach klasifikaciyi elementiv naboru danih na dvi grupi na pidstavi en Tipovi zadachi binarnoyi klasifikaciyi medichne testuvannya yake dozvolyaye viznachiti nayavnist abo vidsutnist pevnogo zahvoryuvannya en abo kontrol yakosti na virobnictvi na vidpovidnist abo nevidpovidnist virobu vimogam en informacijnij poshuk za rezultatami yakogo prijmayetsya rishennya pro vklyuchennya abo nevklyuchennya deyakogo informacijnogo resursu v nabir rezultativ poshuku V comu pravilo klasifikaciyi ce relevantnist poshukovomu zapitu abo korisnist dlya koristuvacha Vazhlivim momentom binarnoyi klasifikaciyi ye te sho dva klasi zvichajno ne simetrichni yak za obsyagom vidminnih naboriv danih z kozhnogo klasu tak i za naslidkami pomilkovoyi klasifikaciyi Napriklad u medichnomu testuvanni variativnist danih pro krov yanij tisk ye znachno menshoyu nizh variativnist cih danih dlya hvorih a naslidkom pomilki klasifikaciyi stane priznachennya likuvannya zdorovij lyudini abo nepriznachennya hvorij Statistichna binarna klasifikaciyaZadacha klasifikaciyi ye predmetom rozglyadu v mashinnomu navchanni Ce zadacha kerovanogo navchannya metod v yakomu kategoriyi vidomi i zadacha polyagaye u viznachenni cih kategorij dlya novih sposterezhen Koli takih kategorij vsogo dvi to ce statistichna binarna klasifikaciya Dlya avtomatizovanogo virishennya zadach binarnoyi klasifikaciyi chasto zastosovuyut metodi yak derevo rishen random forest bayesova merezha oporni vektori shtuchna nejronna merezha logistichna regresiya en Yakist klasifikatora zalezhit vid predmetnoyi oblasti ta vid kilkosti sposterezhen rozmirnosti vektora oznak shumu v danih ta bagatoh inshih faktoriv Napriklad random forest na hmarah 3D tochok pracyuye krashe nizh metod opornih vektoriv Ocinki binarnih klasifikacijIsnuye bagato metrik yaki mozhna vikoristovuvati dlya vimiryuvannya produktivnosti klasifikatora abo yakosti prognozu Rizni polya mayut rizni perevagi dlya konkretnih metrik yaki vidpovidayut riznim cilyam Napriklad v medicini chasto vikoristovuyutsya chutlivist i specifichnist v toj chas yak pri dobuvanni informaciyi vvazhayut za krashe vluchnist i povnotu Vazhlivoyu vidminnistyu v metrikah polyagaye v tomu chi ye vona nezalezhnoyi vid yak chasto kozhna kategoriya zustrichayetsya v populyaciyi angl prevalence i metriki yaki zalezhat vid poshirenosti oboh tipiv takozh korisni ale voni duzhe vidriznyayutsya vlastivostyami Div takozhVluchnist ta povnota Pohibki pershogo i drugogo roduPrimitkiZhang amp Zakhor Richard amp Avideh 2014 Automatic Identification of Window Regions on Indoor Point Clouds Using LiDAR and Cameras VIP Lab Publications Y Lu and C Rasmussen 2012 Simplified markov random fields for efficient semantic labeling of 3D point clouds IROS Literaturaand An Introduction to Support Vector Machines and other kernel based learning methods Cambridge University Press 2000 ISBN 0 521 78019 5 SVM Book John Shawe Taylor and Nello Cristianini Kernel Methods for Pattern Analysis Cambridge University Press 2004 ISBN 0 521 81397 2 2 13 chervnya 2018 u Wayback Machine Kernel Methods Book Bernhard Scholkopf and A J Smola Learning with Kernels MIT Press Cambridge Massachusetts 2002 Partly available on line 3 7 bereznya 2022 u Wayback Machine ISBN 0 262 19475 9 V inshomu movnomu rozdili ye povnisha stattya Binary classification angl Vi mozhete dopomogti rozshirivshi potochnu stattyu za dopomogoyu perekladu z anglijskoyi traven 2018 Divitis avtoperekladenu versiyu statti z movi anglijska Perekladach povinen rozumiti sho vidpovidalnist za kincevij vmist statti u Vikipediyi nese same avtor redaguvan Onlajn pereklad nadayetsya lishe yak korisnij instrument pereglyadu vmistu zrozumiloyu movoyu Ne vikoristovujte nevichitanij i nevidkorigovanij mashinnij pereklad u stattyah ukrayinskoyi Vikipediyi Mashinnij pereklad Google ye korisnoyu vidpravnoyu tochkoyu dlya perekladu ale perekladacham neobhidno vipravlyati pomilki ta pidtverdzhuvati tochnist perekladu a ne prosto skopiyuvati mashinnij pereklad do ukrayinskoyi Vikipediyi Ne perekladajte tekst yakij vidayetsya nedostovirnim abo neyakisnim Yaksho mozhlivo perevirte tekst za posilannyami podanimi v inshomovnij statti Dokladni rekomendaciyi div Vikipediya Pereklad Ce nezavershena stattya zi statistiki Vi mozhete dopomogti proyektu vipravivshi abo dopisavshi yiyi Ce nezavershena stattya zi shtuchnogo intelektu Vi mozhete dopomogti proyektu vipravivshi abo dopisavshi yiyi