分類とは？データをカテゴリーに振り分ける機械学習の基本

はじめに

分類は機械学習の代表的なタスクの一つで、データをあらかじめ決められた複数のクラス（カテゴリー）に分ける技術です。
スパムメール判定や画像認識、病気診断など幅広い分野で活用されています。
この記事では分類の基本概念や代表的アルゴリズム、実際の応用例について解説します。

基本情報・概要

分類は「ラベル付きデータ」を使って学習し、新しいデータに対して正しいクラスを予測します。
主に「二値分類」と「多クラス分類」に分けられます。

• 主な分類タイプ：

  • 二値分類：2つのクラスに分類（例：スパム or 非スパム）
  • 多クラス分類：3つ以上のクラスに分類（例：手書き数字の0〜9判別）

  用語	内容
  クラス	分類対象となるカテゴリー
  特徴量	分類に使う入力データの属性
  モデル	入力からクラスを予測する関数やアルゴリズム

深掘り解説

• 代表的な分類アルゴリズム

  • ロジスティック回帰
  • 決定木
  • ランダムフォレスト
  • サポートベクターマシン（SVM）
  • ニューラルネットワーク

• 評価指標

  • 精度（Accuracy）
  • 再現率（Recall）
  • 適合率（Precision）
  • F1スコア
  • ROC曲線とAUC

• 学習の流れ

  1. ラベル付きデータを用意
  2. 特徴量抽出と前処理
  3. モデル訓練
  4. 評価とチューニング
  5. 新規データでの予測

応用・発展的な使い方

• スパムメール判定
• 顔認識や画像分類
• 医療診断（疾患の有無判定）
• 顧客の購買行動予測
• 自然言語処理における感情分析

よくある誤解と注意点

• 精度だけで評価しない
  クラス不均衡問題がある場合は、他の指標も確認が必要。

• 過学習に注意
  複雑なモデルは訓練データに過剰適合しやすい。

• 特徴量の質が結果を大きく左右する

まとめ

分類は機械学習の基本かつ重要な技術で、様々な実世界問題の解決に役立っています。
正しいデータ準備とモデル選択、評価を通じて高精度な分類モデルを作ることが成功の鍵です。
継続的な改善と検証で、より信頼性の高いシステム構築を目指しましょう。