分類（Classification）とは何か？
分類とは、入力データがどのカテゴリ（クラス）に属するかを予測する機械学習タスクです。
目的変数（ラベル）が離散値である点が特徴です。
代表例
- スパムメール判定（スパム / 非スパム）
- 画像分類（猫 / 犬 / 馬）
- 感情分類（ポジ / ネガ / 中立）
- 病気の有無判定（陽性 / 陰性）
- 文書ジャンルの判定
分類は機械学習の中心的なタスクの一つであり、多様な分野で応用されています。
分類の種類
分類は、目的変数の構造に応じて次の3つに大別できます。
二値分類（Binary Classification）
クラスが2つの分類タスク。
例
- 正常 / 異常
- 合格 / 不合格
- 陰性 / 陽性
最も基本的で多くの場面で利用されます。
多クラス分類（Multi-class Classification）
クラスが3つ以上ある場合。
例
- 手書き数字認識（0〜9）
- 画像分類（犬・猫・鳥など）
多ラベル分類（Multi-label Classification）
1つのデータに複数のラベルが付く可能性があるタスク。
例
- 文書に複数のタグを付与
- 画像に写っている複数の物体ラベルを付ける
主な分類アルゴリズム
分類にはさまざまなアルゴリズムが存在し、それぞれに特長があります。
ロジスティック回帰（Logistic Regression）
- 基本的な二値分類モデル
- 学習が速く、扱いやすい
- 線形の決定境界を持つデータに適している
決定木（Decision Tree）
- 条件分岐の組み合わせで分類を行う
- モデル構造が解釈しやすい
- 過学習しやすいのが弱点
ランダムフォレスト（Random Forest）
- 複数の決定木をランダムに生成し、予測を多数決で行う
- 高精度で頑健性が高い
- 特徴量の重要度を計算できる
XGBoost / LightGBM / CatBoost（勾配ブースティング系）
- 汎用的に高い精度を出す強力なアルゴリズム
- 表形式データに対して非常に強い傾向
- 多くのコンペティションでも使われる実績がある
SVM（サポートベクターマシン）
- マージン（データと決定境界の距離）を最大化する
- 高次元特徴量でも学習が安定しやすい
- カーネルを用いることで非線形分類も可能
ニューラルネットワーク（Deep Learning）
- 大規模データや複雑なパターンを扱うのに向いている
- 画像認識ではCNN（畳み込みニューラルネット）が主流
- 自然言語や音声など多様な分野で応用される
分類モデルの評価指標
分類問題では、単純な正解率だけでは評価が難しい場合が多く、複数の指標を使い分けます。
Accuracy（正解率）
全予測のうち正しく分類された割合。
ただし、データのクラス比が偏っていると誤解を招きやすい。
Precision（適合率）
モデルが「陽性」と予測したもののうち、実際に陽性だった割合。
Recall（再現率）
実際に陽性のデータをどれだけ取り逃さず予測できたか。
F1スコア
Precision と Recall の調和平均。
クラス不均衡問題でよく使われる。
ROC-AUC（AUC）
閾値を変えながら分類器の性能を評価し、1.0 に近いほど識別能力が高い指標。
AUC は確率予測そのものよりも「順位付けの上手さ」を測る指標として解釈されることが多い。
特徴量エンジニアリング
分類の性能を大きく左右するのは、アルゴリズムの選定だけでなくどんな特徴量を入力に作るかです。
例
- 履歴データの集計値
- 時間や頻度の情報
- 統計的特徴（平均・分散・差分など）
- テキストのベクトル化（TF-IDF、Embedding）
構造化データでは特に、特徴量設計が精度向上の鍵になります。
分類モデル構築の流れ
分類問題の一般的なプロセスは以下の通りです。
- 問題設定（どのクラスを予測したいか）
- データ収集
- 前処理（欠損値処理・正規化など）
- データ分割（学習データ / 検証データ）
- モデル選択
- ハイパーパラメータ調整
- 評価指標によるモデル比較
- 実装・運用
実務ではこのサイクルを何度も回しながら性能を改善していきます。
まとめ
分類とは、データが属するカテゴリーを予測する機械学習の基本タスクであり、二値分類・多クラス分類・多ラベル分類など多様な形式があります。
また、ロジスティック回帰・決定木・ランダムフォレスト・ブースティング系・SVM・ディープラーニングなど、用途に応じてさまざまなアルゴリズムが使用されます。
分類モデルの質を左右する主な要素は、
- 適切な問題設定
- 十分なデータと前処理
- 特徴量エンジニアリング
- 適切な評価指標の選択
などです。
以上、機械学習においての分類についてでした。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
