ある部品メーカーが、検査画像から抽出した特徴量をもとに、不良品を「傷」「欠け」「変色」「異物」の4種類に分類するモデルを検討している。多クラス分類の実現方法に関する説明として、最も適切なものを1つ選べ。
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解説
正解 A
この問題の論点：多クラス分類の実現方法
ポイント
2値分類器を組み合わせる場合、一対他はクラスの数、一対一は2クラスの組み合わせの数だけ分類器を作ります。
選択肢ごとの解説
- A
適切 正解
一対他では、例えば「傷か、それ以外か」を判定する分類器をクラスの数だけ作ります。新しい画像の特徴量を4つの分類器すべてに入力し、最も確信度の高いクラスに分類します。
- B
不適切
一対一では、4クラスから2つを選ぶ組み合わせの数だけ分類器を作ります。4×3÷2=6なので、分類器は6つ必要です。予測では、各分類器の判定を多数決でまとめます。
- C
不適切
ロジスティック回帰は、一対他で組み合わせるほか、出力にソフトマックス関数を使う多項ロジスティック回帰に拡張できます。後者は各クラスの確率を合計1になる形で出力します。
- D
不適切
番号を数値として扱うと、「傷（1）と欠け（2）は近い」といった本来ない大小や距離の関係をモデルに与えてしまいます。順序のないカテゴリは、分類問題として扱います。
試験での狙われ方
一対他と一対一の違いや必要な分類器の数を問う形が考えられます。クラス数がKなら、一対一の分類器はK(K-1)/2個です。
参考
- G検定 試験出題範囲（シラバス2024）第1.4版 （技術分野 項目7 教師あり学習）
- scikit-learn User Guide, 1.12. Multiclass and multioutput algorithms （1.12.1.2 OneVsRestClassifier、1.12.1.3 OneVsOneClassifier）
- scikit-learn User Guide, 1.1. Linear Models （1.1.11.2 Multinomial Case）