二値分類問題とは
二値分類問題は、データを2つの異なるクラス（カテゴリ）のいずれかに分類する機械学習のタスクのことです。
二値分類問題の概要と目的
二値分類問題（Binary Classification Problem）は、機械学習における最も基本的なタスクの一つです。与えられた入力データ（特徴量）に基づいて、そのデータが特定の2つのクラスのうち、どちらに属するかを予測します。例えば、「正常か異常か」「スパムメールか否か」「クリックするかしないか」といった、答えが必ず2択となる問題がこれに該当します。
このタスクの主な目的は、学習データから2つのクラスを最もよく区別する境界線やルールを学習し、未知の新しいデータに対しても正確にクラスを予測するモデルを構築することにあります。
二値分類の具体的な例
二値分類は、私たちの身の回りの様々なサービスやシステムで利用されています。
- スパムメールフィルタ: メールが「スパム」か「非スパム」かを自動で分類します。
- 不正検知: クレジットカードの取引が「不正」か「正当」かを判断します。
- 医療診断: 患者の画像データや検査結果から、疾患が「陽性」か「陰性」かを予測します。
- 広告クリック予測: ユーザーがオンライン広告を「クリックする」か「クリックしない」かを予測し、広告の最適化に利用します。
これらの問題では、モデルが予測した結果が、正解のクラスとどれだけ一致しているかを評価することが重要です。
二値分類モデルの種類
二値分類問題を解くために、様々な機械学習アルゴリズムが用いられます。
- ロジスティック回帰（Logistic Regression）:
- 線形モデルの一種で、入力の特徴量と重みを使って計算した値が、特定のクラスに属する確率を出力します。
- この確率は、シグモイド関数という特別な関数を通して0から1の間の値に変換されます。
- シンプルでありながら、多くの問題で強力なベースラインモデルとして機能します。
- サポートベクターマシン（Support Vector Machine: SVM）:
- 2つのクラスを最もよく分離する「超平面」を見つけることを目的とします。
- 特に、マージン（超平面と最も近いデータ点との距離）を最大化することで、汎化性能の高いモデルを構築します。
- 決定木（Decision Tree）とランダムフォレスト:
- データを特定の条件（「年齢が30歳以上か？」など）に基づいて繰り返し分割していくことで、分類ルールを学習します。
- ランダムフォレストは、複数の決定木を組み合わせることで、より高い予測精度と安定性を実現します。
- ニューラルネットワーク:
- 複数の層からなるニューラルネットワークを用いて、入力データから複雑な特徴を抽出し、クラス分類を行います。
- 特に、画像認識など、特徴量が非常に多い問題で高い性能を発揮します。
モデルの評価指標
二値分類モデルの性能を評価するために、複数の指標が使われます。これらの指標は、モデルがどれだけ正しく予測できているかだけでなく、どのような間違いをしているかを把握するために役立ちます。
例えば、医療診断のように「陽性」を見逃すこと（偽陰性）が大きなリスクとなる問題では、再現率を重視します。一方、スパムメールフィルタのように「非スパム」を誤って「スパム」と判断すること（偽陽性）を避けたい場合は、適合率を重視するといった使い分けがされます。
二値分類問題は、機械学習の理論と応用を理解するための出発点であり、より複雑な多クラス分類問題や回帰問題の基盤ともなる重要な概念です。
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