マルチクラス分類（Multiclass Classification）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

マルチクラス分類（Multiclass Classification）

マルチクラス分類とは、複数（3つ以上）のクラス（カテゴリ）の中から1つの正解クラスを予測するタスクです。2クラス分類（二値分類）と異なり、例をあげると「犬・猫・鳥」や「0〜9の数字」など多くのカテゴリから1つを選ぶ必要があります。

一般的な手法では、ソフトマックス関数を使って、各クラスに属する確率を出し、その中で最も高い確率のクラスを予測結果とします。また、2クラス分類を組み合わせて対応する方法（「一対多法」「一対一法」）もあります。

マルチクラス分類は、画像認識・音声認識・文章のカテゴリ分けなど多くのAIアプリケーションで活用されます。モデルの性能評価には、混同行列、正解率、F1スコアなどが使われます。

マルチクラス分類（Multiclass Classification）関連用語

マルチクラス分類（Multiclass Classification）に関連する単語は以下の通りです。

マルチクラス分類（Multiclass Classification）やさしい解説

マルチクラス分類は、「たくさんある選択肢の中から1つを選ぶクイズ」のようなものです。
例えば、写真を見て「これは猫？犬？鳥？」と判断するのがマルチクラス分類。
AIは「どれっぽいか」を全部の選択肢で比べて、いちばんそれっぽいものを選ぶ仕組みです。

AI関連の用語集【まとめ】

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