マルチクラス分類・とは？初心者でも分かる基本と身近な例で解説共起語・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。

はじめに

このページではマルチクラス分類・とは？を、中学生にも分かりやすい言葉で解説します。機械学習の分野でよく使われるこの考え方は、複数のカテゴリを同時に判別する仕組みです。身近な例を使って理解を深めましょう。

マルチクラス分類とは

マルチクラス分類とは、1つのデータを3つ以上のクラスに割り当てる問題です。例えば手書きの数字を 0 から 9 までの10種類に分類することや、写真の花の種類を複数のカテゴリの中から選ぶことがこれに当たります。

バイナリ分類との違い

バイナリ分類は2つのクラスだけを判別します。例は猫と犬の見分けですが、マルチクラス分類は複数のクラス全体を扱います。データの中には同時に複数のカテゴリを区別する必要がある場面が多く、マルチクラス分類はそうした場面で活躍します。

身近な例

日常での例としては手書きの数字認識や花の種類の判定、動物の種類を識別するアプリなどが挙げられます。データの量が増えるほど正しいクラスを選ぶ難しさが増しますが、適切な学習と評価を行えば精度は徐々に高まります。

どうやって学習するのか

データセットを用意し、特徴を抽出してモデルに教えます。初学者にも理解しやすい代表的な考え方として OvRと呼ばれる手法や ソフトマックスを使う方法があります。OvR はクラスごとに1つの判定モデルを作り、データがどのクラスに属するかをそれぞれ判定します。すべてのクラスについて判定を行い、最も可能性が高いクラスを選ぶという流れです。

One-vs-Rest の考え方

各クラスに対して別々の判定モデルを作ります。新しいデータを入れると、各モデルが対象クラスかどうかを評価し、最高のスコアを出したクラスを最終的な予測とします。

ソフトマックスと確率

複数のクラスがある場合には結果を確率として表すのが一般的です。ソフトマックス関数は各クラスのスコアを0〜1の範囲の確率に変換し、総和が1になるようにします。最も確率が高いクラスが予測結果となります。

評価と注意点

正解率は分かりやすい指標ですが、データが偏っている場合には誤解を生むことがあります。そんなときには 混同行列 を使って、どのクラスが間違えやすいかを詳しく見ることが大事です。クラスが均等でない場合は、精度だけでなく適合率や再現率といった指標も見ると良いです。

表: バイナリ分類とマルチクラス分類の違い

able>項目バイナリ分類マルチクラス分類クラス数23以上例猫と犬0〜9 の手書き数字など出力2つのクラスの確率を出力各クラスの確率を出力ble>

実践のコツ

データをきれいに整えること、特徴量を考えること、過学習を避けることが大切です。特に初心者は OvR の考え方から始めるとつまずきにくいです。

データセットの準備

データの量、クラスのバランス、ノイズの有無を確認します。学習用・検証用・テスト用にデータを分け、シャッフルして偏りを減らします。

実装の流れ

データを集める>前処理する>特徴を選ぶ>モデルを選ぶ>学習する>評価する>改善する、という順番で進めます。初めは小さなデータセットから始め、徐々に大きなデータへ移ると良いです。

使われるツールの例

Python と scikit-learn のようなライブラリを使うと、初心者でも比較的簡単にマルチクラス分類を実装できます。実装のコツは、データの前処理とモデルの選択を丁寧に行うことです。

まとめ

マルチクラス分類は複数のクラスにデータを割り当てる基本的な考え方です。身近なデータ分析やアプリの作成に活かせ、学ぶほど応用の幅が広がります。この記事のポイントを覚えて、次の学習へつなげましょう。

マルチクラス分類の同意語

マルチクラス分類: 1つのデータを、複数のクラスの中の1つに割り当てる分類。クラスが3つ以上ある問題を含む、二値分類を超えた一般的な分類手法の総称。
多クラス分類: 同義語。データを1つの候補クラスに分類する問題。
複数クラス分類: 同義語。データは複数のクラスの中から1つに決定される分類。
多クラス問題: 同義語。マルチクラス分類の別称。
複数クラス問題: 同義語。マルチクラス分類の別称。
多カテゴリ分類: カテゴリが複数ある分類問題を指す表現。
マルチカテゴリ分類: 同義語。カテゴリが複数あることを前提とした分類問題の表現。
多値分類: 多くのクラス（値）を持つ分類として使われることがあるが、文脈でマルチラベルなど他の概念と混同されやすい点に注意。

マルチクラス分類の対義語・反対語

二値分類: データを2つのクラスにだけ割り当てる分類問題。例: 病気あり/なし、スパム/非スパム。
マルチラベル分類: 1つのデータに複数のクラスラベルを同時に割り当てる分類。例: 画像に複数のタグを付ける。
モノクラス分類: 通常は1つの正常クラスのみを学習し、それ以外を異常として検出する分類。例: 製品の異常検知。
一クラス分類: モノクラス分類と同義。正常データだけを学習して異常を識別する。
ワン・クラス分類: 同義。通常のデータだけを学習して、未知データを異常として検知する。
回帰: カテゴリを離れた連続値を予測する問題。分類とは異なり、クラスが離散的でない点が特徴。例: 住宅価格、温度。
教師なし学習のクラスタリング: ラベルなしデータを使い、データを自然なグループに分ける手法。監督学習のマルチクラス分類とは別の枠組み。

マルチクラス分類の共起語

一対多方式(One-vs-Rest/OvR): マルチクラス分類でよく使われる戦略。各クラスをそのクラスかそれ以外かの二値分類として学習し、予測時に各クラスの確率を比較して最も高いクラスを選ぶ。
一対一方式(One-vs-One/OvO): すべてのクラスの組み合わせごとに二値分類器を学習する戦略。クラス数が増えると学習量が多くなるが、境界を細かく捉えられる利点がある。
ソフトマックス回帰(多クラスロジスティック回帰): 各クラスに対して確率を出力する多クラス対応の回帰モデル。最終層にソフトマックスを用いる。
ロジスティック回帰(多クラス): 二値ロジスティック回帰を拡張した多クラス版。OvRで実装されることが多い。
SVM(サポートベクターマシン): 高次元データで有効な分類器。OvR/OvOの戦略でマルチクラス分類にも対応。
決定木: 特徴量の条件に従ってデータを分岐させ、根から葉へと分類を行う木構造のモデル。
ランダムフォレスト: 多数の決定木を組み合わせて予測するアンサンブル法。マルチクラスにも対応。
勾配ブースティング(Gradient Boosting): 逐次的に木を追加して誤差を小さくしていくアンサンブル法。XGBoostやLightGBMが代表例。
K最近傍法(KNN): データ間の距離を用いて近傍のラベルでクラスを決める非パラメトリック法。
ニューラルネットワーク/ディープラーニング: 多層のネットワークを用いて複雑な境界を学習。最終層は多クラスの場合ソフトマックスを用いることが多い。
ソフトマックス関数: 各クラスの出力を確率に正規化する関数。合計が1になる。
クロスエントロピー損失: 多クラス分類でよく使われる損失関数。予測確率と真のラベルの差を測る。
混同行列: 予測と真のクラスの組み合わせを整理した表。クラス別の誤りを視覚化できる。
精度(Accuracy): 全予測のうち正解の割合。全体の性能を表す指標。
適合率(Precision): 予測が陽性とされた中で実際に正解だった割合。クラスごとに計算する。
再現率(Recall/感度): 実際に正解であるもののうち正しく陽性と予測された割合。クラスごとに計算。
F1スコア: 適合率と再現率の調和平均。バランスの取れた指標として用いられる。
マクロ平均(Macro Averaging): 各クラスの指標を等しく平均する方法。クラス不均衡時に有効。
ミクロ平均(Micro Averaging): 全データを一つのセットとして指標を計算する方法。全体の偏りを反映。
クラス不均衡: あるクラスが著しく多い/少ない状態。学習と評価の解釈に影響。
データ前処理: 欠損値処理、標準化・正規化、カテゴリ変換など、学習前のデータ整備。
特徴量エンジニアリング: 分類性能を高める新しい特徴量の作成や変換。
正規化/標準化: 特徴量を同じスケールに揃える前処理。
正則化(L1/L2): モデルの複雑さを抑え、過学習を防ぐ。
ハイパーパラメータ: 学習アルゴリズムの設定値。例: 学習率、木の深さ、正則化係数。
訓練データ/検証データ/テストデータ: 学習と評価のデータ分割。
過学習(オーバーフィット): 訓練データに過剰に適合して未知データで性能が落ちる現象。
アンサンブル学習: 複数モデルを組み合わせて精度を向上させる手法。
クロスバリデーション(CV): データを分割して複数回学習・評価する評価手法。
ラベルノイズ: ラベル付けの誤り。分類性能に影響する要因。
データセット: 学習・評価に用いるデータの集合。
多クラス分類: マルチクラス分類と同義で、複数のクラスにデータを割り当てる問題設定。