多クラス分類の理解

問題

多クラス分類に関する記述のうち誤りを1つ選べ。

多クラス分類（Multi-class Classification）は、分類問題の一種であり、入力データを「3つ以上のカテゴリ（クラス）」のどれか1つに分類するタスクです。

例えば、画像に写っている動物が「犬・猫・鳥・馬」のどれであるかを予測したり、受信したメールを「重要・プロモーション・ソーシャル・迷惑メール」に振り分けたりする処理が該当します（※「スパムか否か」のような2択は「二値分類」と呼びます）。

1. 多クラス分類は3つ以上のクラスを扱う

正しい：「陽性か陰性か」という2つのクラスに分ける二値分類を拡張し、3つ以上の複数のクラスの中から1つを予測するタスクです。

2. 多クラス分類は教師なし学習である

誤り：各データがどのクラスに属するかの「正解ラベル」を与えて学習させるため、「教師あり学習」に分類されます。

3. 多クラス分類はメール分類などに使われる

正しい：受信メールを「仕事」「プライベート」「迷惑メール」の3つ以上に自動で振り分けるタスクなどは、典型的な多クラス分類の応用例です。

4. 多クラス分類は分類問題の一種である

正しい：回帰問題ではなく、あらかじめ定義された離散的なカテゴリ（クラス）を予測する「分類問題」の一形態です。

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