多クラス分類とは
多クラス分類とは、3つ以上の異なるクラスまたはカテゴリのいずれかにデータを分類するタスクです。つまり、複数のクラスの中から1つのクラスを選択する問題です。
例えば、手書き数字認識の場合、数字「0」から「9」までの10個のクラスがあります。手書き数字画像を入力として受け取り、それがどの数字に該当するかを分類するのが典型的な多クラス分類の例です。
多クラス分類では、各クラスに関連付けられた確率を出力するモデルを構築します。一般的なアプローチは、ソフトマックス関数を使用して、モデルの出力を各クラスに関連付けられた確率分布に変換することです。そして、その中から最も高い確率を持つクラスを選択します。
多クラス分類は、画像認識、自然言語処理、音声認識などのさまざまな分野で使用されます。