分類はなんて言うの？
分類に関連する用語はいくつかありますが、一般的な用語としては以下のようなものがあります：
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クラス分類（Classification）: データを予め定義されたいくつかのクラスまたはカテゴリに分類するタスクを指します。例えば、スパムメールの分類や手書き数字の認識などがあります。
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クラス分類器（Classifier）: クラス分類を行うモデルやアルゴリズムのことを指します。例えば、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレストなどがクラス分類器の例です。
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ターゲット変数（Target variable）: 分類のタスクで予測する対象となる変数を指します。この変数はカテゴリやクラスの値を取ります。
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特徴量（Features）: 分類に使用されるデータの属性や説明変数を指します。これらの特徴量は、クラス分類器に入力され、予測に使用されます。
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混同行列（Confusion Matrix）: 分類モデルの性能を評価するために使用される行列で、実際のクラスと予測されたクラスの間の関係を示します。
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精度（Accuracy）: 分類モデルの性能を評価するための指標の1つで、正しく予測されたサンプルの割合を示します。
これらの用語は、分類に関連する基本的な概念を表しています。分類タスクでは、これらの用語を理解し、適切に使用することが重要です。