多クラス分類：複数の選択肢から判別する技術

多クラス分類：複数の選択肢から判別する技術

多クラス分類とは

– 多様な選択肢から答えを導く、多クラス分類多クラス分類とは、機械学習を用いて、ある対象を複数の選択肢の中から適切なカテゴリに分類する技術です。簡単に言うと、たくさんの可能性の中から、どれか一つを選んで答えを出すということです。例えば、目の前にある写真に写っている動物が何かを判断する場合を考えてみましょう。犬、猫、鳥など、たくさんの動物がいますが、多クラス分類を使うことで、写真の特徴を学習し、それがどの動物に当てはまるのかを高い精度で判別することができます。この技術は、画像認識だけでなく、文章の感情分析にも応用できます。「嬉しい」「悲しい」「怒っている」など、様々な感情表現の中から、文章全体から読み取れる感情を分類します。このように、多クラス分類は、膨大なデータの中からパターンや規則性を自動的に学習し、未知のデータに対しても適切な分類を可能にするため、様々な分野で利用されています。例えば、医療分野では病気の診断、マーケティング分野では顧客のセグメント化、セキュリティ分野では不正アクセスの検知など、幅広い分野で応用され、私たちの生活をより豊かに、そして安全にするために役立っています。

代表的な手法：One-vs-Rest

– 代表的な手法One-vs-Rest

One-vs-Restは、複数の種類に分類する問題を解決する、代表的な手法の一つです。この手法の特徴は、分類したい種類の数だけ、分類器と呼ばれる識別機を準備することです。それぞれの分類器は、特定の種類とそれ以外の種類を区別できるように学習します。

例えば、「犬」「猫」「鳥」の３つの種類に分類する場合を考えてみましょう。この場合は、３つの分類器を用意します。最初の分類器は「犬」と「犬以外」、２番目の分類器は「猫」と「猫以外」、３番目の分類器は「鳥」と「鳥以外」を区別できるように学習します。

それぞれの分類器は、新しいデータに対して、それが自分の担当する種類に属する確率やスコアを計算します。最終的な分類では、それぞれの分類器が出力した確率やスコアを比較し、最も高い値を示した種類のものが選ばれます。例えば、あるデータに対して、「犬」の分類器が0.8、「猫」の分類器が0.1、「鳥」の分類器が0.2というスコアを出力した場合、そのデータは「犬」に分類されます。

このように、One-vs-Restは、複数の種類を分類する問題を、複数の２値分類問題に分解することで解決する手法です。この手法は実装が比較的容易であるため、広く利用されています。

代表的な手法：One-vs-One

– 代表的な手法One-vs-OneOne-vs-Oneは、複数のクラスを扱う分類問題において、広く活用されている手法です。この手法の特徴は、分類したいクラスの中から２つのクラスを組み合わせて、その２つを区別するための分類器を個別に作成するという点にあります。例えば、「犬」「猫」「鳥」の３つのクラスに分類したい場合を考えてみましょう。One-vs-One手法では、「犬」と「猫」を区別する分類器、「犬」と「鳥」を区別する分類器、「猫」と「鳥」を区別する分類器、というように合計３つの分類器を作成します。それぞれの分類器は、担当する２つのクラスのデータのみを用いて学習されます。例えば、「犬」と「猫」を区別する分類器は、「犬」と「猫」のデータのみを使って学習し、「鳥」のデータは一切使用しません。このように、個々の分類器は限られたクラスのデータのみを扱うため、学習が比較的容易になるというメリットがあります。では、実際に新しいデータが与えられた際に、どのように最終的なクラスを決定するのでしょうか。One-vs-One手法では、作成した全ての分類器に新しいデータを入力し、それぞれの分類器がどのクラスに分類するかを判定します。そして、最終的に最も多くの分類器が選択したクラスを、新しいデータのクラスとして決定します。One-vs-One手法は、One-vs-Rest手法と比較すると、必要な分類器の数が増加する傾向があります。しかし、個々の分類器の学習が容易になる点や、一部のデータに偏りがある場合でも比較的安定した性能が得られる点などがメリットとして挙げられます。

代表的な手法：多クラスソフトマックス

– 代表的な手法多クラスソフトマックス多クラスソフトマックスは、画像認識や自然言語処理など、様々な分野で活躍するニューラルネットワークを用いた分類手法の中で、特に複数のクラスを扱う問題「多クラス分類」において頻繁に用いられる代表的な手法です。この手法の最大のポイントは、ニューラルネットワークの出力層にあります。出力層には、分類したいクラスの数だけノードが配置されます。例えば、「犬」「猫」「鳥」の3つのクラスに分類したい場合は、出力層には3つのノードが用意されます。それぞれのノードは、入力されたデータが、自分が担当するクラスに属する確率を計算するように学習します。そして、最終的な分類は、最も高い確率を出力したノードが担当するクラスに分類されます。例えば、「犬」に対応するノードが0.7、「猫」が0.2、「鳥」が0.1という確率を出力した場合、入力データは「犬」に分類されることになります。この時、各ノードの出力値が確率として解釈しやすくなるように、ソフトマックス関数と呼ばれる特別な関数を用います。ソフトマックス関数は、出力値を0から1の範囲に正規化し、全ての出力値の合計が1になるように調整する働きがあります。このように、多クラスソフトマックスは、複数のクラスを持つ分類問題において、直感的で理解しやすい手法として広く利用されています。

まとめ

今回は、様々な分野で応用されている多クラス分類についてまとめました。

多クラス分類は、画像に写っているものが犬なのか猫なのか人間なのかを判別したり、聞こえてきた音が何の音なのかを特定したり、文章が持つ感情を分析したりと、幅広い分野で活用されています。

この技術を実現するために、複数の分類手法が開発されてきました。

例えば、「どれか一つ」対「それ以外」を分類していく方法や、複数のクラスを総当たり戦のように一対一で比較していく方法、それぞれのクラスに所属する確率を計算し、最も高い確率のクラスに分類する方法などがあります。

それぞれの手法にはメリットとデメリットがあり、データの性質や分類の目的によって最適な手法は異なります。適切な手法を選択することで、より高い精度でクラス分類を行うことが可能になります。

近年、深層学習の発展に伴い、多クラス分類の精度も飛躍的に向上しています。今後も、様々な分野における課題解決に貢献していくことが期待されています。