実践 機械学習システム

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章 実例を対象とした分類法入門

ます。一般的に、kの値は5など、小さな値を用います。しかし、特にデータセットが大きい場合など

は、kを大きな値に設定することもできます。

2.4

　二項分類と多項分類

本章で初めに紹介した分類器は、閾値によって分類を行う単純な分類器でした。それは、データの

値が閾値より大きいかどうかによって、あるクラスかそれ以外かに分類しました。そのため、これは二

項分類（binary classification）と呼ばれます。また、二つ目の分類器は最近傍法という手法を用いま

した。この手法は複数あるクラスの中からどれか一つを結果として出力します。そのため、これは多項

分類（multiclass classification）と呼ばれます。

一般的に、二項分類を行う手法を設計するほうが、多項分類を行う手法を設計するよりも単純で

す。しかし、多項分類を行う場合でも、その問題を二項分類からなる問題に分解することができま

す。前の節では、

アイリスデータセットで分類を行うときに、この考え方を採用しました。アイリス

データセットを可視化してわかったことは、Setosaアイリスとそれ以外のアイリスは簡単に分類できそ

うである、ということでした。そのため、まずはじめにSetosaかどうか判定し、そうでない場合、残

る2つの品種のどちらかを判断しました。そして、そこでもう一度、二項分類を行うことで、最終的な

結果を出すことができます。まとめると、次のような順番で質問をしたことになります。

●

それは