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- 二値分類を詳しく解説二値分類は、機械学習という技術の中で、特に「教師あり学習」と呼ばれる分野に属するものです。与えられたデータに対して、それが二つのグループのうちどちらに属するかを予測する手法を指します。この二つのグループは、例えば「はい」と「いいえ」のように単純なものから、「陽性」と「陰性」といったように専門的なものまで、様々なケースが考えられます。二値分類は、私たちの身の回りで幅広く活用されています。例えば、迷惑メールの自動判別機能は、受信したメールが「迷惑メール」か「通常のメール」かを自動的に判断するために二値分類を利用しています。また、医療の現場では、画像解析によって患部が「悪性」か「良性」かを判定する際にも、二値分類が役立っています。二値分類の精度は、様々な指標を用いて評価されます。正解率や適合率、再現率といった指標が代表的ですが、これらの指標は、状況に応じて使い分ける必要があります。例えば、迷惑メール検出の場合、通常のメールを誤って迷惑メールと判断してしまう（False Positive）よりも、迷惑メールを見逃してしまう（False Negative）方が問題になることが多いでしょう。このような場合は、再現率を重視してモデルを評価する必要があります。このように、二値分類は一見単純な仕組みでありながら、幅広い分野で応用され、私たちの生活に大きく貢献しています。そして、その精度を評価するための指標も、目的に合わせて適切に選択する必要があるのです。