موضوع مقاله: دسته‌بندی دودویی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # دسته‌بندی دودویی | مقدمه: دسته‌بندی دودویی، دسته‌بندی دوتایی یا دسته‌بندی باینری در یادگیری ماشین، یک الگوریتم یادگیری نظارت‌شده است که به مشاهدات جدید را در یکی از دو گروه ممکن دسته‌بندی می‌کند. | ## بخش 1: دسته‌بندی دودویی | وظیفه طبقه‌بندی عناصر یک مجموعه به دو گروه (که هر کدام رده، دسته یا کلاس نامیده می‌شود)، بر اساس یک قانون دسته‌بندی است. مسائل نمادین دسته‌بندی باینری عبارتند از: آزمایشات پزشکی برای تعیین اینکه آیا یک بیمار، بیماری خاصی دارد یا خیر. کنترل کیفیت در صنعت، تصمیم‌گیری دربارهٔ اینکه آیا یک مشخصات برآورده شده است یا خیر. در بازیابی اطلاعات، تصمیم‌گیری دربارهٔ اینکه آیا یک صفحه باید در مجموعه نتایج جستجو باشد یا خیر. در جدول زیر به مثال‌هایی از کاربرد طبقه‌بندی دودویی در زمینه‌های مختلف اشاره شده است. +گروه ۱گروه ۰مشاهدهکاربردبیمارسالمبیمارتشخیص پزشکیاسپمغیراسپمایمیلتحلیل پست الکترونیکیتقلبیغیرتقلبیتراکنشتحلیل داده‌های مالیخریداری می‌کند.خریداری نمی‌کند.بازدیدکننده وب‌سایتبازاریابیتصویر آن موجود را شامل می‌شود.تصویر آن موجود را شامل نمی‌شود.تصویرتشخیص یک موجود خاص در تصاویر در طبقه‌بندی دودویی این دو گروه مختلف اغلب نامتقارن هستند. به عبارت دیگر ممکن است بخش بزرگی از نمونه‌های موجود که قصد طبقه‌بندی آن‌ها را داریم متعلق به یک گروه باشتد و نمونه‌های مربوط به گروه دیگر از تعداد کمتری برخوردار باشند. | ## بخش 2: دسته‌بندی دودویی | بعلاوه در چنین مسائلی عموماً به جای دقت کلی، کمینه کردن خطاهای دیگری برای هر یک از گروه‌ها مورد علاقه است. به عنوان مثال در آزمایش پزشکی مربوط به تشخیص سرطان هدف طبقه‌بندی دو گروه از نمونه‌های سرطانی و غیرسرطانی است. در حالی که معمولاً تعداد نمونه‌های سرطانی موجود در یک مجموعه داده در مقایسه با تعداد نمونه‌های غیرسرطانی بسیار کمتر است. اگر نمونه‌های سرطانی به عنوان گروه ۱ و نمونه‌های غیرسرطانی به عنوان گروه ۰ در نظر گرفته‌شوند، بدیهی است آنچه از اهمیت بیشتری در این مسئله برخوردار است تشخیص درست نمونه‌های سرطانی در گروه مربوط به خودش (گروه ۱) است، یعنی همان گروهی که نمونه‌های آن از تعداد کمتری در مجموعه داده برخوردار بود. طبقه‌بندی دودویی آماری طبقه‌بندی آماری یک مسئله در حوزه یادگیری ماشین است و از روش‌های یادگیری نظارت‌شده محسوب می‌شود. در این روش، دسته‌بندی‌ها پیش‌تعریف شده‌اند و از آن برای دسته‌بندی مشاهدات جدید به گروه‌های تعریف شده استفاده می‌شود. زمانی که تنها دو گروه مختلف وجود دارد، این مسئله به عنوان طبقه‌بندی دودویی آماری شناخته می‌شود. | ## بخش 3: دسته‌بندی دودویی | برخی از روش‌های معمول برای طبقه‌بندی دودویی عبارتند از: درخت تصمیم جنگل تصادفی شبکه‌های بیزی ماشین‌های بردار پشتیبان شبکه‌های عصبی رگرسیون لجستیک هر یک از روشهای طبقه‌بندی در دامنه‌ای خاص عملکرد بهتری دارد که بر اساس تعداد مشاهدات، بعد فضای ویژگی‌ها و عوامل دیگر مرتبط با مسئلهٔ موجود تعیین می‌گردد. به عنوان مثال، جنگل‌های تصادفی نسبت به ماشین‌های بردار پشتیبان در طبقه‌بندی ابر نقاط سه‌بعدی عملکرد بهتری دارند. همچنین، اگر مدل، نمونه غیرسرطانی را به عنوان «سالم» تشخیص دهد، این حالت به عنوان منفی صادق شناخته می‌شود. با این حال، ممکن است مدل گروه مربوط به برخی از نمونه‌ها را به‌طور نادرست تشخیص دهد. در صورتی که یک نمونهٔ سرطانی به عنوان سالم تشخیص داده شود، این خطا به عنوان منفی کاذب شناخته می‌شود. به‌طور مشابه، اگر نمونهٔ غیرسرطانی به عنوان سرطانی تشخیص داده شود، این خطا به عنوان مثبت کاذب شناخته می‌شود. به منظور ارزیابی یک مدل طبقه‌بندی دودویی، معیارهای گوناگونی از جمله صحت، شیوع، دقت و بازیابی، امتیاز اف ۱ و … می‌تواند مورد استفاده قرار بگیرد که در محاسبهٔ آن‌ها از چهار خطای ذکر شده استفاده می‌گردد. | ## جمع‌بندی | با توجه به مسئلهٔ موجود معیارهای مناسب برای ارزیابی مدل طبقه‌بندی‌کنندهٔ دودویی انتخاب می‌شود.