分類問題の特徴

問題

分類問題に関する記述のうち誤りを1つ選べ。

分類（Classification）は教師あり学習の一種であり、入力データが「あらかじめ決められたどのカテゴリ（クラス）に属するか」を予測するタスクです。

「迷惑メールか正常か」「画像に写っているのは犬か猫か」といった離散的な値（飛び飛びの値）を当てる問題であり、連続する数値を当てる「回帰」とは明確に区別されます。

1. 分類問題は離散的なクラスを予測する

正しい：連続した数値ではなく、あらかじめ設定されたカテゴリ（クラス）という離散的な値を予測・分類するのが特徴です。

2. 分類問題は教師あり学習に含まれる

正しい：分類の基準となるパターンを学習させるために、正解のカテゴリラベルを付与した学習データが必要になるため、教師あり学習に該当します。

3. 分類問題では連続値を予測する

誤り：売上や気温などの「連続値」を予測するのは「回帰問題」です。分類問題はカテゴリ（離散値）を予測します。

4. 多クラス分類も分類問題の一種である

正しい：「AかBか」の2択を当てる二値分類だけでなく、「犬、猫、鳥のどれか」のように3つ以上のクラスに分類するタスクも分類問題に含まれます。

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