線形分離は、二値分類にしか対応していないの？
線形分離は、主に二値分類問題に使用されますが、それだけではありません。線形分離は、データを特徴空間上の線形の境界で分割することを目指す手法です。この境界は、二つのクラスを分離することができるため、二値分類問題に適用されることが一般的です。
しかし、線形分離は、複数のクラスを分離する多クラス分類問題にも適用できます。この場合、一対その他（one-vs-rest）または一対一（one-vs-one）などの方法を使用して、複数のクラスをそれぞれ個別に分類するための複数の線形分離器を組み合わせることが一般的です。
また、線形分離は単純な直線での分離にとどまらず、特徴空間上の超平面を使用して複雑な境界を生成することもできます。これにより、複雑なデータセットに対しても効果的に分類が行えます。しかし、非線形な関係を持つデータに対しては、線形分離器ではうまく機能しないことがあります。その場合は、非線形な分離手法を検討する必要があります。