多クラス分類
意味・解説
データを、3つ以上の異なるカテゴリ（クラス）のいずれかに分類する機械学習の手法。
「合格・不合格」のような2択（2値分類）ではなく、例えば画像を見て「犬・猫・鳥・うさぎ」のいずれかを判定するようなタスクを指す。ディープラーニングの画像認識やNLPの文書分類などで広く利用される。
くわしく
「複数の選択肢の中から、最も正解に近いラベルを一つ選ぶAIの作業」です。
1.仕組み:
入力されたデータがそれぞれのクラスに属する「確率」を計算し、最も確率が高いものを最終的な予測結果とします。
2.活性化関数:
多クラス分類の出力層では、各クラスの合計が1（100%）になるように調整する「ソフトマックス関数」が一般的に使われます。
例文
手書き数字の認識AIは、0から9までの10クラスを対象とした多クラス分類を行っている。
同義語: 多値分類
対義語: 2値分類
分類: 分類問題