Pythonのsklearnメソッド　multiclass

scikit-learn（sklearn）のmulticlassモジュールは、多クラス分類（multiclass classification）タスクに関連するさまざまなクラスと関数を提供します。多クラス分類は、3つ以上のクラスラベルを持つデータを分類するタスクです。以下は、multiclassモジュールで提供される主要なクラスと関数のいくつかです：

  1. OneVsRestClassifier: OneVsRestClassifierクラスは、多クラス分類問題を複数のバイナリクラス分類問題に変換するために使用されます。各クラスに対して1つのバイナリクラス分類器をトレーニングし、それらの結果を組み合わせて多クラス分類を行います。

    python
    from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.svm import SVC

# OneVsRestClassifier内でSVMを使用して多クラス分類器をトレーニング
multiclass_classifier = OneVsRestClassifier(SVC())

# モデルをトレーニング
multiclass_classifier.fit(X_train, y_train)

# 予測
y_pred = multiclass_classifier.predict(X_test)

  2. OneVsOneClassifier: OneVsOneClassifierクラスは、多クラス分類問題をペアワイズなバイナリクラス分類問題に変換するために使用されます。各クラスの組み合わせごとにバイナリクラス分類器をトレーニングし、最頻値を持つクラスを予測します。

    python
    from sklearn.multiclass import OneVsOneClassifier
from sklearn.svm import SVC

# OneVsOneClassifier内でSVMを使用して多クラス分類器をトレーニング
multiclass_classifier = OneVsOneClassifier(SVC())

# モデルをトレーニング
multiclass_classifier.fit(X_train, y_train)

# 予測
y_pred = multiclass_classifier.predict(X_test)

  3. Multilabel Classification (マルチラベル分類):

    • 多クラス分類だけでなく、1つのサンプルが複数のクラスに所属する場合、multiclassモジュールはマルチラベル分類問題にも対応しています。たとえば、テキスト文書の複数のトピック分類などがこれに該当します。

multiclassモジュールは、多クラス分類のさまざまなアプローチをサポートし、機械学習モデルを多クラス分類タスクに適用するのに役立ちます。選択したアプローチによって、データとタスクに最適なモデルを構築できます。

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Posted by ぼっち