分類問題とは
分類問題（ぶんるいもんだい）とは、機械学習における教師あり学習のタスクの一つであり、与えられたデータがどのカテゴリー（クラス）に属するかを予測する問題です。
例えば、画像に写っているものが犬か猫かを判定したり、メールがスパムメールかどうかを判定したりする問題が分類問題に該当します。
分類問題の種類
分類問題は、予測するカテゴリーの数によって、主に以下の2種類に分けられます。
- 二値分類:
- カテゴリーが2つである分類問題です。
- 例：スパムメールの判定（スパム/非スパム）、病気の診断（陽性/陰性）
- 多クラス分類:
- カテゴリーが3つ以上である分類問題です。
- 例：画像に写っている動物の分類（犬/猫/鳥）、手書き文字の認識（0～9）
分類問題の評価指標
分類問題の評価には、以下のような指標が用いられます。
- 正解率（Accuracy）:
- 予測が正しかったデータの割合です。
- データセット内のクラスの割合が偏っている場合には、適切な評価ができないことがあります。
- 適合率（Precision）: あるカテゴリーに分類されたデータのうち、実際にそのカテゴリーに属するデータの割合です。
- 再現率（Recall）: あるカテゴリーに属するデータのうち、正しくそのカテゴリーに分類されたデータの割合です。
- F値（F1-score）: 適合率と再現率の調和平均であり、両者のバランスを考慮した指標です。
- AUC（Area Under the ROC Curve）: ROC曲線（Receiver Operating Characteristic curve）の面積であり、二値分類の性能を評価するために用いられます。
分類問題のアルゴリズム
分類問題には、様々なアルゴリズムが用いられます。代表的なものをいくつか紹介します。
- ロジスティック回帰: 線形モデルを用いて、二値分類を行うアルゴリズムです。
- サポートベクターマシン（SVM）: データを高次元空間に写像し、超平面で分離することで分類を行うアルゴリズムです。
- 決定木: データを木の構造で表現し、条件分岐によって分類を行うアルゴリズムです。
- ランダムフォレスト: 複数の決定木を組み合わせることで、高い分類性能を実現するアルゴリズムです。
- ニューラルネットワーク: 人間の脳の神経回路を模倣したモデルであり、複雑な分類問題にも対応できます。
分類問題の応用例
分類問題は、様々な分野で応用されています。
- 医療: 病気の診断、患者のリスク評価
- 金融: 与信審査、不正検知
- マーケティング: 顧客のセグメンテーション、購買予測
- 自然言語処理: テキスト分類、感情分析
- 画像認識: 物体の検出、画像の分類
分類問題は、機械学習において重要なタスクの一つであり、様々な分野で応用されています。適切なアルゴリズムと評価指標を選択することで、高精度な分類モデルを構築できます。
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