Klasifikavimas: apibrėžimas, reikšmės ir pavyzdžiai

Klasifikavimas: aiškus apibrėžimas, svarbiausios reikšmės ir praktiniai pavyzdžiai — sužinokite, kaip rūšiuoti ir taikyti klasifikacijas kasdienėje praktikoje.

Klasifikavimas gali reikšti:

• Daiktų arba reiškinių suskirstymą į grupes pagal tam tikrus požymius (pvz., biologinių organizmų rūšių skirstymas pagal morfologiją);
• Informacijos arba dokumentų rūšiavimą – knygų, straipsnių ar failų priskyrimą teminėms kategorijoms;
• Duomenų ar reiškinių identifikavimą automatizuotose sistemose — pavyzdžiui, mašininio mokymosi klasifikatoriai, kurie nustato, ar el. laiškas yra „spam“ ar „ne-spam“;
• Administracinių ir tarptautinių standartų taikymą — ligų klasifikavimo sistemos (pvz., ICD), pramonės šakų kodai (pvz., NAICS);
• Mąstymo veiklą – informacijos struktūrizavimą tam, kad būtų lengviau priimti sprendimus ar atlikti analizę.

Klasifikavimo paskirtis ir svarba

Klasifikavimas padeda suprasti, palyginti ir valdyti didelį kiekį informacijos ar objektų. Gerai sukurta klasifikacija leidžia:

• greičiau rasti ir filtruoti informaciją;
• analizuoti duomenis ir aptikti tendencijas;
• standartizuoti komunikaciją tarp specialistų ir institucijų;
• automatiškai apdoroti duomenis kompiuterinėse sistemose.

Tipai ir modeliai

• Hierarchinė (medžio struktūra): kategorijos suskirstytos į potemes (pvz., biologinė taksonomija – karalystė, tipas, klasė, ordinas, šeima, gentis, rūšis).
• Plokščia (vieno lygio): ribotas kategorijų rinkinys be potemių (pvz., žurnalų žanrai: moksliniai, populiarieji, naujienų).
• Binariška ir multiklasinė: vienas arba keli klasės variantai (pvz., spam / ne-spam yra binarinė; gyvūnų rūšys – multiklasinė).
• Daugiapakopė (multi-label): objektas gali priklausyti kelioms klasėms tuo pačiu metu (pvz., straipsnis gali būti tiek „istorinis“, tiek „kultūrinis\").
• Automatinė (mašininis mokymasis) vs rankinė (žmogaus ekspertų atliekama).

Procesas — kaip sukurti klasifikaciją

1. Nustatykite tikslą: kam skirta klasifikacija (paieškai, analizei, teisės aktų vykdymui ir pan.).
2. Apibrėžkite kriterijus: pagal kokius požymius bus skirstoma (temą, funkciją, kilmę, pavojingumą ir kt.).
3. Sukurkite kategorijas: užtikrinkite, kad jos būtų aiškios, nesikirstų ir (kiek įmanoma) būtų išsamios.
4. Surinkite pavyzdžius ir priskirkite juos kategorijoms (etalonams).
5. Patikrinkite nuoseklumą: atliekamas taro-vertinimo (inter-rater) tikrinimas arba validacija automatinėmis priemonėmis.
6. Įgyvendinkite ir prižiūrėkite: klasifikaciją reikia periodiškai peržiūrėti ir atnaujinti.

Klasifikavimas moksle ir praktikoje — pavyzdžiai

• Biologija: organizmų taksonomija (rūšys, gentys, šeimos ir kt.).
• Bibliotekos: Dewey arba LCC klasifikacijos sistemos knygų rūšiavimui.
• Medicina: ligų kodavimas pagal ICD, procedūrų klasifikacija.
• Verslas: klientų segmentacija pagal elgseną ar demografiją.
• IT ir duomenų mokslas: teksto klasifikacija (tema, autorių stilius), objektų atpažinimas vaizduose, el. pašto filtravimas, diagnozės prognozavimas.

Mašininio mokymosi klasifikatoriai — pagrindai

Supervizuoto mokymosi klasifikatoriai mokomi pagal pažymėtus duomenis. Dažniausiai naudojami modeliai:

• logistinė regresija;
• sprendimų medžiai ir atsitiktinių miškų modeliai (random forest);
• support vector machines (SVM);
• neuroniniai tinklai (įskaitant gilųjį mokymą / deep learning).

Be to, egzistuoja nekontroliuojami metodai (klasterizacija), kurie grupuoja objektus be aiškaus žymėjimo — tai dažnai naudojama pirminiam duomenų tyrimui.

Vertinimo metrikos

• Tikslumas (accuracy) — visa sėkmingų prognozių dalis;
• Tikslumas (precision) ir imlumas (recall) — svarbūs klasifikuojant netolygiai pasiskirsčiusius duomenis;
• F1 balas — tikslumo ir imlumo harmoninė vidurkis;
• Konfūzijos matrica — parodo tiksliai ir klaidingai priskirtų klasių skaičių;
• ROC AUC — dažnai naudojamas dviejų klasių atveju modelio jautrumui ir specifiškumui apibūdinti.

Geri praktikos principai

• aiškiai apibrėžkite kiekvienos kategorijos ribas ir suteikite pavyzdžių;
• užtikrinkite, kad kategorijos būtų kiek įmanoma mutually exclusive (nekertančios) ir collectively exhaustive (išsamios);
• dokumentuokite taisykles ir procesus;
• užtikrinkite kokybę patikrinant pavyzdžius ir atliekant taro-vertinimo (inter-rater) testus;
• stebėkite ir koreguokite klasifikaciją, kai kinta reikšmingi duomenų šaltiniai ar sąvokos.

Dažnos problemos ir rizikos

• Šališkumas (bias): pradiniai duomenys arba kūrėjų nuostatos gali suteikti neteisingą prioritetą kai kurioms grupėms;
• Neaiški arba dvikryptė kategorijų apibrėžtis: sukelia nekonsekvenciją priskiriant;
• Klasės disbalansas: kai vienų kategorijų pavyzdžių gerokai mažiau, tai gali sumažinti modelio našumą;
• Pergriežimas (overfitting): modelis per daug prisitaiko prie mokymo duomenų ir blogai veikia su naujais atvejais;
• Keičiantis kontekstas: kai kas anksčiau buvo vienaip klasifikuojama, gali tapti nebeaktualu (pvz., technologijų ir terminų pasikeitimai).

Trumpi praktiniai pavyzdžiai

• El. paštas: klasės – spam, ne-spam. Kriterijai: raktažodžiai, siuntėjo reputacija, antraštės metaduomenys.
• Knyga bibliotekoje: klasės – mokslinė, grožinė, vadovėlis, literatūra vaikams. Kriterijai: turinys, paskirtis, leidinio formatas.
• Gyvūno identifikavimas: klasės – katė, šuo, paukštis. Kriterijai: morfologija, balsas, elgsena.
• Ligos diagnozė: klasifikuoti simptomus į diagnozes pagal tarptautinius kodus (ICD), naudojant klinikinius kriterijus ir tyrimų rezultatus.

Santrauka

Klasifikavimas yra universalus įrankis, taikomas nuo biologijos iki informatikos ir administracijos. Sėkmingai įgyvendinta klasifikacija padeda struktūrizuoti informaciją, priimti sprendimus ir automatizuoti procesus. Siekiant gerų rezultatų, svarbu aiškiai apibrėžti tikslus, kriterijus ir nuolat vertinti bei koreguoti taikomą schemą, atsižvelgiant į duomenų kokybę ir etikos principus.

Paieška pagal raidę