2クラス分類モデルとは、データを2つのカテゴリーのどちらに属するかを予測する機械学習モデルです。例えば、「スパムメールか非スパムメールか」、「顧客が商品を購入するかしないか」のように、AかBかを判別するタスクに用いられます。このモデルは、ディープラーニングで使われるロジスティックシグモイド関数などを用いて、入力データがどちらのクラスに属するかの確率を算出します。
特徴と例
- 目的:与えられたデータが2つのうちどちらに属するかを予測します。
- 目的の具体例:
- メールが「スパム」か「非スパム」か
- 「はい」か「いいえ」
- 「合格」か「不合格」
- 「病気」か「健康」か
- 仕組み:
- 過去のデータから規則性を学習します。
- 新しいデータが、それぞれのグループに属する確率を予測します。
- 通常、出力は$0$から$1$の範囲で、例えば$0.5$以上をクラス1、それ以下をクラス0と判定します。
活用される分野
- メールフィルタ:スパムメールの検出。
- 顧客管理:商品の購入予測。
- 医療:病気の診断。
- 画像認識:画像が「顔」か「顔以外」か。
- 製造業:不良品の検出。
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