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。注：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。

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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。