クラスとは？分類のラベルとしての意味と偏りの注意

別の意味です。分類の種類を指すクラスと、プログラムの設計図は別物です。AIの文脈では、「クラス＝分類の種類」と覚えれば大丈夫です。Pythonなどのコードの話では、設計図の意味になります。

技術的には多数に増やせますが、増やすほど各クラスのデータが必要です。画像分類には、数千種類のクラスを扱う例もあります。業務では、まず少数に絞って始めるのが無難です。

少ないクラスのデータを増やすか、評価の指標を変えます。データを足す、重みをつける、再現率で評価するなどの対策があります。偏りの確認は、学習前に行いましょう。

クラス（Class）

クラスとは、機械学習の分類で、データを当てはめる「種類」や「カテゴリ」のことです。画像の分類で「犬」「猫」「鳥」を当てるなら、この3つがクラスです。メールの判定なら「迷惑」と「通常」の2つになります。プログラミングで使うクラス（設計図）とは別の意味なので、文脈で見分けましょう。

クラス（Class）に関連する単語は以下の通りです。

クラスの決め方と数の偏りは、分類の精度に影響します。押さえたい点を3つにまとめました。

クラスの数による呼び方

クラスの偏りの落とし穴はどれ？

不良品が全体の1%しかないデータで、すべてを良品と答えるAIを作りました。正しい評価はどれでしょう。

クラスの定義と、数の偏りを、学習の前に確かめましょう。

クラスって、学校の教室のこと？

ここでは「仕分けの箱の名前」です。郵便物を「国内」「海外」「速達」の箱に分けるなら、その3つがクラスです。

学校のクラスも、生徒を分けるグループなので、考え方は近いですね。

仕事に置き換えると、問い合わせメールを「請求」「配送」「不具合」「その他」の4つに分ける場合、この4つがクラスです。「その他」を用意しておくと、判断に迷うものの受け皿になります。クラスの分け方が現場の感覚と合っているか、最初に確認しましょう。

別の意味です。分類の種類を指すクラスと、プログラムの設計図は別物です。AIの文脈では、「クラス＝分類の種類」と覚えれば大丈夫です。Pythonなどのコードの話では、設計図の意味になります。

技術的には多数に増やせますが、増やすほど各クラスのデータが必要です。画像分類には、数千種類のクラスを扱う例もあります。業務では、まず少数に絞って始めるのが無難です。

少ないクラスのデータを増やすか、評価の指標を変えます。データを足す、重みをつける、再現率で評価するなどの対策があります。偏りの確認は、学習前に行いましょう。

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