二値分類とは、データを「はい/いいえ」や「スパム/非スパム」のように2つのカテゴリのいずれかに振り分ける機械学習の基本的なタスクです。メールの迷惑メール判定や医療の病気有無の予測など、多様な分野で活用されています。
二値分類とは
一言でいうと、データを2つのグループのどちらかに分ける機械学習のタスクのことです。
詳しく解説
二値分類は教師あり学習の代表的な手法であり、あらかじめ正解のラベルが付与されたデータを用いてモデルに学習させます。内部では予測された確率にしきい値を設け、一般的には0.5を境界として「0」または「1」のクラスに出力を割り当てます。医療診断、スパムメールフィルタリング、不正検知など、判断を自動化する多くのシステムで基盤として利用されています。
具体例・使われ方
具体的な利用例として、メールを受信した際にそれが迷惑メールであるかどうかを判定する迷惑メールフィルターや、健康診断の結果から病気の陽性・陰性を判断する医療診断サポートなどが挙げられます。
似た用語との違い
3つ以上のグループに分ける多クラス分類とは異なり、二値分類は「2択の判断」に特化しています。また、連続した数値を予測する回帰問題とも異なります。
注意点
データセット内で一方のクラスが極端に少ない「不均衡データ」の場合、モデルが多数派のクラスばかりを予測してしまい、正しい評価ができなくなる点に注意が必要です。
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更新日時: 2026年8月28日 00:21