分類
分類に関連する用語（16件）
分類は、入力データをあらかじめ定めたカテゴリに振り分ける機械学習の基本タスクです。感情分析やスパム判定など応用は幅広く、LLMでもゼロショット分類として活用されます。
用語一覧
適合率
Precision
モデルが陽性と予測した事例のうち、実際に正しかった割合を示す評価指標
再現率
Recall
実際に陽性である事例のうち、モデルが正しく検出できた割合を示す評価指標
F1スコア
F1 Score / F値
適合率と再現率の調和平均により、両者をバランスよく評価する指標
決定木
Decision Tree
データの特徴量に対する条件分岐を木構造として繰り返し、分類・回帰を予測する機械学習モデル
ランダムフォレスト
Random Forest
多数の決定木をランダムな条件下で学習させ、それらの予測を多数決・平均で統合するアンサンブル学習手法
SVM
Support Vector Machine / サポートベクターマシン
クラス間のマージンを最大化する境界を見つけることで分類・回帰する機械学習モデル
ロジスティック回帰
Logistic Regression
特徴量の線形結合をシグモイド関数で確率に変換し、2値分類する統計的機械学習モデル
Softmax関数
Softmax / ソフトマックス関数
実数値のベクトルを、合計1の確率分布へ変換する活性化関数
分類
Classification
入力を事前に定義されたカテゴリのいずれかに割り当てる教師あり学習タスク
交差エントロピー
Cross Entropy
2つの確率分布間のずれを測る指標で、分類モデルの損失関数として広く使われる
感情分析
Sentiment Analysis / 評判分析 / Opinion Mining
文章に含まれる書き手の感情や評価の極性(ポジティブ・ネガティブなど)を推定するタスク
異常検知
Anomaly Detection / 外れ値検知
データの中から通常のパターンから逸脱した異常なデータ点や挙動を検出するタスク
極性検出
Polarity Detection
文章に含まれる感情や評価の極性(ポジティブ・ネガティブ・ニュートラル)を判定するタスク
感情分類
Sentiment Classification
テキストを喜び・怒り・悲しみなどの感情カテゴリやポジ・ネガのラベルに分類するタスク
外れ値検出
Outlier Detection
データ分布から統計的に大きく逸脱した値を検出する手法
ノベルティ検出
Novelty Detection / 新規性検出
学習データに存在しなかった未知のパターンを新規性として検出する手法