多項分類・とは?初心者でもわかる仕組みと身近な例共起語・同意語・対義語も併せて解説!

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多項分類・とは?初心者でもわかる仕組みと身近な例共起語・同意語・対義語も併せて解説!
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岡田 康介

名前:岡田 康介(おかだ こうすけ) ニックネーム:コウ、または「こうちゃん」 年齢:28歳 性別:男性 職業:ブロガー(SEOやライフスタイル系を中心に活動) 居住地:東京都(都心のワンルームマンション) 出身地:千葉県船橋市 身長:175cm 血液型:O型 誕生日:1997年4月3日 趣味:カフェ巡り、写真撮影、ランニング、読書(自己啓発やエッセイ)、映画鑑賞、ガジェット収集 性格:ポジティブでフランク、人見知りはしないタイプ。好奇心旺盛で新しいものにすぐ飛びつく性格。計画性がある一方で、思いついたらすぐ行動するフットワークの軽さもある。 1日(平日)のタイムスケジュール 7:00 起床:軽くストレッチして朝のニュースをチェック。ブラックコーヒーで目を覚ます。 7:30 朝ラン:近所の公園を30分ほどランニング。頭をリセットして新しいアイデアを考える時間。 8:30 朝食&SNSチェック:トーストやヨーグルトを食べながら、TwitterやInstagramでトレンドを確認。 9:30 ブログ執筆スタート:カフェに移動してノートPCで記事を書いたり、リサーチを進める。 12:30 昼食:お気に入りのカフェや定食屋でランチ。食事をしながら読書やネタ探し。 14:00 取材・撮影・リサーチ:街歩きをしながら写真を撮ったり、新しいお店を開拓してネタにする。 16:00 執筆&編集作業:帰宅して集中モードで記事を仕上げ、SEOチェックやアイキャッチ作成も行う。 19:00 夕食:自炊か外食。たまに友人と飲みに行って情報交換。 21:00 ブログのアクセス解析・改善点チェック:Googleアナリティクスやサーチコンソールを見て数字を分析。 22:00 映画鑑賞や趣味の時間:Amazonプライムで映画やドラマを楽しむ。 24:00 就寝:明日のアイデアをメモしてから眠りにつく。


多項分類・とは?

多項分類とは、ラベルが3つ以上ある分類問題のことを指します。私たちが日常で見る多くの判定は、複数の回答の中から正しい答えを選ぶ作業です。例えば、写真を見て犬・猫・鳥・その他のどれかを決める場合、答えは四択以上になります。機械学習では、こうした判定を自動で行えるようにモデルを作りますが、ここでは多項分類という言葉を覚えましょう。:数学的には「クラスが3つ以上の分類問題」という意味です。

この問題を解くためには、学習データと呼ばれる例と、それぞれに付いた正しいラベルが必要です。データには特徴と呼ばれる情報が含まれていて、モデルはこの特徴からラベルを予測する方法を学習します。

重要なポイントは以下の通りです。まず、クラスの数が多いほど難易度が上がること、次に正確さだけでなく、誤分類がどのクラスに多いかを示す指標も大切になることです。

どうやって学ぶかの基本

多項分類では、データセットを学習用と検証用に分け、モデルを作ります。学習用データを使って特徴とラベルの対応をモデルに覚えさせ、検証用データでその予測精度を確かめます。うまくいかなければ、特徴量を工夫したり、別のアルゴリズムを試したりします。

主なアルゴリズムの紹介

1) ロジスティック回帰(多項分類版) は、線形な特徴からラベルを予測する方法ですが、拡張することで3つ以上のラベルにも対応できます。計算が比較的軽く、解釈しやすい点が魅力です。

2) サポートベクターマシン(SVM) は、データ間の境界線を見つける手法です。多クラス対応には「一対他法」などの工夫が使われ、はっきりと分かりやすい境界を作れます。

3) 決定木とランダムフォレスト は、データを特徴で順番に絞り込んでいくやり方です。分かりやすく解釈しやすいという利点があります。ランダムフォレストは複数の木を使って精度を高めます。

4) ニューラルネットワーク は、特にデータが複雑なとき強力です。層を重ねて特徴を自動で抽出し、多くのクラスに対応できます。学習には多くのデータと計算資源が必要になることがあります。

評価のしくみ

多項分類の評価には、正しく予測されたラベルの割合を測る「精度」が基本として使われます。さらに、マクロF1や混同行列といった指標を使うと、あるクラスだけが得意になっていないかを知ることができます。混同行列は、実際のクラスと予測されたクラスを表で並べ、どのクラスでどの誤りが多いかを見せてくれる道具です。

実生活の例と応用

多項分類は私たちの身近な場面で活躍します。写真の分類、電子メールのカテゴリ付け、言語の識別、手書き文字の認識など、選択肢が複数ある場面で使われます。教育では、宿題の自動採点や教材の整理にも役立つことがあります。

実用の手順

実際に始めるときは、次の順番がおすすめです。1 学習データとラベルを整理する、2 適切な特徴量を考える、3 最初のモデルを選ぶ、4 学習と評価を繰り返す。最後に、予測の信頼性を高めるためにデータの偏りを調べ、必要ならデータを増やします。

able>アルゴリズム長所短所ロジスティック回帰(多項分類版)解釈が簡単で実装も軽い非線形な関係には向かない場合があるサポートベクターマシン境界がはっきりしやすいデータが大きいと計算が重い決定木・ランダムフォレスト解釈しやすく頑健過学習のリスクがあるニューラルネットワーク複雑な関係を捉えやすい大量のデータと計算資源が必要ble>

用語の基本

ラベル はデータが属する「正解のカテゴリ」。特徴量 はデータの個々の情報。学習データ は特徴量とラベルの組み合わせ。予測 は新しいデータに対してモデルが出す答えです。


多項分類の同意語

多クラス分類
データポイントを3つ以上のクラスのいずれかに割り当てる機械学習の分類タスクのこと。
複数クラス分類
同義表現。クラスが複数存在する分類問題を指す。
多分類
クラスが複数ある分類問題を指す一般的な表現。
マルチクラス分類
英語の 'multiclass classification' の日本語表現。3つ以上のクラスを区別する分類タスク。
マルチクラス問題
同義表現。複数のクラスを扱う分類問題のこと。
複数クラス問題
同義表現。データを複数のクラスのいずれかに分類する問題。
多クラスの分類
同義表現。分類タスクの中でクラス数が複数のものを指す。

多項分類の対義語・反対語

二値分類
データを2つのクラスに分類する手法。例: はい/いいえ、病気あり/なし。多項分類(複数クラスへ分類)に対する代表的な対義語として最も一般的に使われます。
ワン・クラス分類
訓練データが1つのクラスだけから成る場合の分類手法。未知データがそのクラスに属するかを判定する特殊なタスクで、主に異常検知や欠陥検出に使われます。厳密には多項分類の直接的な対義語ではなく、別カテゴリとして位置づけられます。
マルチラベル分類
各データ点が複数のクラスに同時に所属できる設定。多項分類(各データが1つのクラスにだけ属する前提)とは異なり、複数ラベルの同時予測を行います。
回帰
入力データから連続値を予測するタスク。分類(多項分類)とは異なる、数値予測を行う別の機械学習タスクとして捉えられます。
クラスタリング
教師なし学習の一種で、ラベルが与えられていないデータを似た性質同士でグルーピングします。分類問題の対比として挙げられることがあります。

多項分類の共起語

多項分類
二つ以上のクラスに分類する問題の総称で、出力は複数のカテゴリの中から一つを選ぶ形式。
多クラス分類
三つ以上のクラスを同時に扱う分類問題。
マルチクラス分類
多クラス分類と同義。
マルチクラス分類/二値分類の区別
マルチクラスは3つ以上、二値分類は2つのクラスに限定される分類。
二値分類
クラスが2つだけの分類問題。
ロジスティック回帰(多項)
多クラスを扱うロジスティック回帰の拡張。
ソフトマックス関数
出力を各クラスの確率として解釈する活性化関数。
ソフトマックス回帰
多項ロジスティック回帰の別称。
One-vs-Rest(OvR)
あるクラスとそれ以外のすべてを2値で比較する戦略。
One-vs-One(OvO)
クラス同士の全組み合わせを比較して多数決で決定する戦略。
クロスエントロピー損失
多クラス分類で使われる代表的な損失関数。
カテゴリカルクロスエントロピー
カテゴリデータ向けのクロスエントロピー。
ワンホットエンコーディング
カテゴリラベルを0/1のベクトルに変換する表現。
ラベルエンコーディング
カテゴリラベルを整数に変換する表現。
混同行列
予測クラスと真のクラスの対応関係を表にしたもの。
Accuracy/正解率
正しく分類できた割合。
F1スコア
再現率と精度の調和平均で評価する指標。
マクロ平均
クラスごとに評価を取って平均する方法。
マイクロ平均
全データを通して評価を取る方法。
クラス不均衡
クラス間のデータ数が著しく異なる状態。
学習データ
モデルを学習させるためのデータ。
検証データ
ハイパーパラメータ調整用データ。
テストデータ
最終的な性能評価用データ。
データ分割
データを訓練・検証・テストに分けること。
特徴量エンジニアリング
分類性能を高める特徴を作る作業。
正則化
モデルの複雑さを抑える手法。
ハイパーパラメータ
モデルの設定値。
交差検証
データを複数の折り目に分割して評価する手法。
決定木
特徴量の閾値で分岐して分類する木構造のアルゴリズム。
ランダムフォレスト
多数の決定木を組み合わせて分類性能を安定化させる手法。
SVM(サポートベクターマシン)
境界を最大化して分類する代表的アルゴリズム。
k-NN(k近傍法)
近傍データのラベルで分類するシンプルなアルゴリズム。
ニューラルネット/ニューラルネットワーク
多層を用いて複雑な境界を学習するモデル。
カテゴリカルデータ
カテゴリ値を持つデータ。
スケーリング/正規化
特徴量の尺度をそろえる前処理。

多項分類の関連用語

多項分類
複数クラスを同時に予測する分類問題の総称。クラス数が2つ以上で用いられる。
二項分類
クラスが2つだけの分類問題。
一対多(One-vs-Rest)
各クラスをそのクラスと他のすべてのクラスの2クラスとして判定する戦略。OvRとも呼ばれる。
一対一(OvO)
クラス間の全組み合わせについて二クラス分類を行う戦略。
マルチクラスロジスティック回帰
softmaxを用いて複数クラスを同時に推定するロジスティック回帰の拡張。
ロジスティック回帰
確率的な線形モデル。二項分類だけでなく多項分類にも拡張可能。
SVM(サポートベクターマシーン) 多クラス対応
OvRまたはOvOを使って多クラスを扱う機械学習アルゴリズム。
決定木
データを特徴量の閾値で分岐してクラスを決定する木構造のモデル。
ランダムフォレスト
多数の決定木を組み合わせて予測を行うアンサンブル学習。
勾配ブースティング
弱学習器(主に決定木)を逐次学習させ、誤差を補完していくアンサンブル。
XGBoost/LightGBM
勾配ブースティングを効率化した実装。大規模データで高性能。
k-NN(最近傍法)
新しいデータ点を訓練データの最も近いk点のラベルで決定する距離ベースの分類法。
ニューラルネットワーク
多層の結合層で特徴を学習し、多クラス分類を実現するモデル。
ソフトマックス関数
出力を確率分布として解釈する活性化関数。
クロスエントロピー損失
多クラス分類の代表的な損失関数(対数損失)。
ソフトマックス回帰
多項ロジスティック回帰の別称。
混同行列
予測結果と実際のクラスの対応を表形式で示す表。
正解率
全データに対する正しく予測した割合。
マクロF1
各クラスのF1を平均した指標。データ不均衡に敏感でない設計
マイクロF1
全クラスを統合したTP/FP/FNからF1を計算する指標。
マルチクラスROC-AUC
OvRなどで複数クラスのROC-AUCを評価する指標。
対数損失(ログ損失)
クロスエントロピー損失の別名。
クラス不均衡対策
少数クラスの影響を抑える手法全般。
クラス重み付け
損失関数にクラスごとの重みを設定する方法。
SMOTE
少数クラスのデータを合成するオーバーサンプリング手法。
アンダーサンプリング
多数クラスのデータを削減する手法。
オーバーサンプリング
少数クラスのデータを増やす手法。
層化サンプリング
訓練データの分割でもクラス分布を保つ手法。
クロスバリデーション
データを複数の折りたたみに分けて評価する手法。
層化K分割交差検証
層化したK分割で検証を行う手法。
グリッドサーチ
ハイパーパラメータを全組み合わせで探索する最適化手法。
ランダムサーチ
ハイパーパラメータを乱数で探索する手法。
ハイパーパラメータチューニング
性能を左右する設定を最適化する作業全般。
L1正則化
重みの絶対値を小さくして特徴量選択を促す正則化。
L2正則化
重みの二乗を小さくして過学習を抑える正則化。
ドロップアウト
ニューラルネットで過学習を防ぐランダムな接続の無効化。
欠損値処理
欠損データを補完するか除去する処理。
標準化/正規化
特徴量のスケールを揃える前処理。
カテゴリカル特徴量エンコーディング
One-hot EncodingやLabel Encodingなどで数値化。
特徴量エンジニアリング
有用な新しい特徴を作ってモデル性能を向上させる工程。
階層分類
ラベルが階層的に構造化されている場合の分類。
データ分割
訓練データ・検証データ・テストデータへ分割する操作。

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