二値分類・とは？初心者にもわかる基礎と実例共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

二値分類とは何かを知ろう

ここでは 二値分類 について、初心者でも分かるように丁寧に解説します。二値分類とは、データを2つのラベルに分ける作業のことです。例えば スパムメールかどうか、画像が猫か犬か、あるいは病気の有無かどうかといった場面で使われます。この仕組みを知ると、日常の情報判断を機械に任せる感覚が理解しやすくなります。

機械学習の世界では、入力データと 正解ラベル を使って モデル を作ります。モデルは“この特徴の組み合わせならラベルはAだ”と覚え、未知のデータが来たときにラベルを予測します。この予測の精度を高めるために、データをどう整理するか、どのアルゴリズムを選ぶか、どう評価するかが大切です。

二値分類の仕組みをやさしく解説

特徴量とはデータの持つ情報のことです。例えばメールの二値分類なら、件名に含まれる単語の数、本文の長さ、特定の語の出現頻度などが特徴量になります。モデルはこれらの特徴量を組み合わせて、ラベルを出します。2つのラベルだけなので、最終的には 0 か 1 のどちらかを割り当てることになります。

代表的なアルゴリズムには ロジスティック回帰、決定木、サポートベクターマシン（SVM）、ニューラルネットワーク などがあります。初心者にはまず ロジスティック回帰 や 決定木 から始めるのがおすすめです。これらは理解しやすく、実装もしやすいからです。

実生活での具体例と流れ

実際の例として スパム判定 を考えてみましょう。データには各メールの特徴量と、それがスパムかどうかの正解ラベルが含まれます。モデルは学習データから「この特徴の組み合わせならスパムと判断する」と学習し、未知のメールを受け取ったときにスパムかどうかを予測します。

二値分類の学習の流れは、だいたい次のようになります。まず データの準備、次に モデルの選択、さらに 学習（トレーニング）、最後に評価と予測です。評価は、どう予測が正しかったかを示す指標を用いて行います。ここで大切なのは、モデルが新しいデータに対してどれだけ正しく判定できるかという点です。

評価指標の基礎（表で理解を深める）

二値分類の性能を測る代表的な指標を、以下の表で確認します。表の左端が指標名、右側が説明です。

<th>指標

説明
Accuracy（正解率）	全データのうち、正しく分類された割合のこと。高いほど全体的に良い指標ですが、ラベルが偏っている場合には misleading になることがあります。
Precision（適合率）	予測が positive（あるラベルとみなす）が出たとき、そのうち実際に正しい割合のこと。偽陽性を減らしたい場面で重要です。
Recall（再現率）	実際に positive のデータのうち、正しく予測できた割合。偽陰性を減らしたい場面で重要です。
F1スコア	Precision と Recall の調和平均。バランスをとりたいときに使われます。

上の指標は実務でよく使われます。目的に応じてどの指標を重視するかを決めることが、良いモデルを作る第一歩です。二値分類を学ぶときには、指標の意味を日常の感覚で捉える練習を繰り返すと理解が深まります。

失敗しやすいポイントと注意点

初期の段階で起こりやすいのは、データの質が悪いままモデルを作ってしまうことです。データが不均衡（あるラベルが極端に多い）場合、モデルは多いラベルに偏って予測してしまうことがあります。その場合、適切なデータ前処理（欠損値の処理、特徴量の正規化、サンプルのバランス調整など）や、適切な評価指標の選択が重要です。

また、過学習にも注意が必要です。学習データに対してあまりにも複雑なモデルを作ると、訓練データにはよく効くけれど新しいデータにはうまくいかない現象が起こります。シンプルなモデルから試して、徐々に複雑さを加えるのが基本的なアプローチです。

まとめ

本記事では、二値分類・とは？という問いに対して、基本的な考え方と実務での使い方、評価の要点を紹介しました。二値分類はデータを2つのグループに分ける作業であり、多くの場面で役に立つ基本スキルです。最初はシンプルなデータと基本的なアルゴリズムから始め、データの質と評価指標を意識しながら段階的に学習を進めていくと良いでしょう。

二値分類の同意語

二値分類: データを0/1などの2つのクラスのいずれかに割り当てる、機械学習の基本的な分類タスク。
2値分類: 同じ意味で、データを2値のクラスに分類するタスク。
二クラス分類: データを2つのクラスのいずれかに分類する作業。
二値クラス分類: 2つのクラスのどちらかにデータを割り当てる分類タスク。
バイナリ分類: 英語の binary に由来する表現。2値のクラスへ分類すること。
バイナリ分類問題: 同じ意味の表現。2つのクラスを予測・識別する問題設定。
二値分類問題: データを2つのクラスに分類する問題設定のこと。
0/1分類: 出力ラベルが0または1になる、最も典型的な二値分類タスク。
0-1分類: 同義。0と1のラベルを予測する分類タスク。
0/1分類問題: 0または1のラベルを予測する分類問題。
二値予測: 出力が0/1などの二値形式になる予測タスクで、クラスを決定することを指す。
二値識別: データを2つのカテゴリへ識別・判別することを指す表現。
二値判定: データを2つのカテゴリのいずれかに判定する作業。
2クラス分類: データを2つのクラスのいずれかに割り当てる分類タスク。

二値分類の対義語・反対語

多値分類: データを2つ以上のクラス（カテゴリ）に分類する問題。二値分類が2クラスなのに対して、クラス数が増えるほど複雑さが増し、3つ以上のクラスを扱います。
多クラス分類: 同義表現としての多値分類。データを3つ以上のカテゴリに割り当てる分類タスクを指します。
三値以上分類: クラス数が3つ以上の分類。実務では『多値分類』とほぼ同義で使われます。
回帰: 出力が連続した値になる予測タスク。二値分類は離散的な2クラスを予測しますが、回帰は連続的な値を予測する点が異なります。
連続値予測: 回帰と同義の表現。データの値を連続的な数値として予測するタスクです。
一クラス分類: 一つのクラスだけを学習し、未知データをそのクラスかどうか判定するタイプの分類。異常検知などで使われ、二値分類とは異なる設定です。
ワン・クラス分類: 一クラス分類と同義。正常データだけを学習し、未知データを異常として検出します。
クラスタリング: 教師なし学習の代表的手法。データを事前に定義されたクラスには割り当てず、似たデータをグルーピングします。二値分類のような教師あり分類とは性質が異なります。
階層分類: クラスに階層構造がある場合の分類。上位カテゴリと下位カテゴリへ段階的に割り当てます。
順序付き分類: クラス間に順序がある分類。例として低・中・高のような順序付きカテゴリを扱います。