実践 機械学習システム

実例を対象とした分類法入門

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章

実例を対象とした分類法入門

花の写真からその花の品種を言い当てることがコンピュータにできるでしょうか？ 機械学習の観点

からは、この問題に対して次のようなアプローチをとることができます。まず、品種別に花の画像を用

意して、コンピュータに分類する方法（ルール）を学習させます。そして、品種のわからない画像に対

しては、学習したルールを用いて分類を行います。これはクラス分類（classification）または、教師あ

り学習（supervised learning）と呼ばれる手法です。このような問題は、数十年前に遡る古典的な問題

でもあります。

本章では、自力で実装できる単純なアルゴリズムを用いて、サイズの小さいデータセットを対象に、

いろいろなことを探索していきます。本章の目標は、クラス分類について基本的な原理を理解すること

です。ここで学ぶことは、残りの章で学ぶさらに複雑な手法（当然その時は、他の人が書いたコードを

利用します）についての基盤となるでしょう。

2.1

　アイリスデータセット

アイリスデータセット

†

は、1930年代からある伝統的なデータセットです。統計分類の分野で近代的

なサンプルデータであり、初期から使われているデータの一つです。

データの中身は、アイリスという花に関するものです。アイリスにはいくつか品種があり、アイリス

データセットは3 つの異なる品種のサンプルデータから構成されています。また、アイリスの品種は花

の形状から分類することができます。近年で