AI基礎
分類とは？
読み: ぶんるい英語: Classification更新日: 2026-06-23
分類とは、入力データをあらかじめ決められたカテゴリのどれかに振り分けるタスクです。
G検定AWS AI Practitioner
関連表記: 分類 / Classification / クラス分類
試験で問われるポイント
- 迷惑メール判定や画像カテゴリ判定が例です。
- 回帰は数値を予測する点が異なります。
- 正解率、適合率、再現率などの指標が使われます。
具体例
問い合わせ文を「請求」「解約」「不具合」などに振り分ける処理です。
混同しやすい点
- 分類とクラスタリングを混同する。
- 連続値の予測も分類と呼ぶ。
関連問題で復習
DS検定データサイエンス
機械学習における分類の説明として、最も適切なものはどれか。
DS検定データサイエンス
分類モデルを業務に適用する場面として、最も適切なものはどれか。
DX NextAI・データサイエンス
機械学習における「分類」のタスクを説明したものとして、最も適切なものはどれか。
DX NextAI・データサイエンス
問い合わせメールを「クレーム」「質問」「その他」に自動で仕分けたい。分類を使う場面での考え方として、最も適切なものはどれか。
生成AIパスポートAI・生成AIの基礎
画像分類で「犬: 0.7, 猫: 0.2, 鳥: 0.1」のように確率分布を出力するために使われる関数はどれか。
AWS AI PractitionerAI・機械学習の基礎
ある企業が、要約・生成・分類といった複数の業務に生成AIを横断展開しようとしています。個別に専用モデルを開発する代わりに基盤モデル(Foundation Model)を採用する利点として、最も適切なものはどれですか。
AWS AI PractitionerAI・機械学習の基礎
あるデータ分析チームが、予測したい対象に応じて分類と回帰を使い分けようとしています。両者の違いの説明として最も適切なものはどれですか。
AWS AI PractitionerAI・機械学習の基礎
分類モデルの性能を業務要件に照らして評価したい場合、指標として適切なものを2つ選べ。