② 機械学習の概要 ／ 7. 教師あり学習
多クラス分類とは
多クラス分類とは、3つ以上のカテゴリのいずれかに分類する教師あり学習のタスクです。二値分類と比べ、クラス数が増えるほど問題が複雑になる点が特徴です。
この用語はG検定シラバスの「7. 教師あり学習」に含まれます。 章全体の用語は用語解説②（全62語）にまとまっています。
一言でいうと
3つ以上の選択肢の中から、どれに当てはまるかを当てるタスクです。
二値分類との違い
迷惑メールか否か、といった2択が二値分類です。対して手書き数字を0〜9の10クラスに振り分ける問題が多クラス分類にあたります。
クラスが増えると、クラスごとのデータ数の偏りが問題になりやすく、学習も評価も難しくなります。
評価が少し複雑になる
混同行列は、二値分類では2×2ですが、多クラス分類ではクラス数×クラス数の大きさになります。
また適合率・再現率はクラスごとに計算されるため、全体の値をどう平均するか（マクロ平均・マイクロ平均）という論点も生じます。
二値分類器を組み合わせる方法
二値分類しかできない手法（SVMなど）で多クラスを扱うには、次の方式が使われます。
- One-vs-Rest：「あるクラスか、それ以外か」の分類器をクラス数だけ作る
- One-vs-One：クラスの全ペアについて分類器を作り、多数決で決める
前者は分類器の数が少なく済み、後者は1つあたりの学習が軽くなります。
混同しやすい用語との違い
| 用語 | ポイント |
|---|---|
| 二値分類 | クラスが2つ。混同行列は2×2 |
| 多クラス分類 | クラスが3つ以上。混同行列はクラス数×クラス数 |
🎯 G検定での押さえどころ
- 3つ以上のクラスに分類するタスク
- 混同行列はクラス数×クラス数に拡張される
- クラスごとのデータ数の偏りに注意
⚠️ よくある誤りの選択肢
- 「多クラス分類は回帰問題の一種である」→ 誤り。分類問題です
- 「多クラス分類でも混同行列は常に2×2である」→ 誤り。クラス数に応じて大きくなります
📘 もっと深く学ぶ
- 数式レベルまで踏み込んだ解説 → 医療AIナビ「性能指標」（E資格向け）
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