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分類問題

分類問題とは

分類問題とはデータが何かを判別することです。
データを分類する考え方は2種類あり, 入力に対して答えを明確に決めてしまう「決定的」な方法と答えに不確定性を含む「確率的」な方法があります.

決定的な考え方
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確率的な考え方
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決定論的手法

決定論的手法はデータがどのクラスに属しているかを一意に(決定的)に判別するために用います。
機械学習の「学習」のフェーズでは、どのクラスかに属するかを決めるための判別基準を制定します。
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機械学習の「推論」のフェーズでは、未知のデータに対してそれがどのクラスに属するかを判別します。
灰色のデータが何色であるかを判別してみましょう。

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無事に灰色のデータが何色かを判別することができました。

識別関数

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確率論的手法

確率論的手法では入力データがどのクラスに属していそうかを確率を用いて判断します



灰色のデータが何色っぽそうかを確率的に判別していきましょう。
緑色の集団に近くて橙色や青色の集団からは遠いのです.
なんとなくこのデータは緑色っぽいですけれども確証はないですね…

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何色かはっきりわからないのでどの色っぽそうかを確率で表現してみましょう。
灰色のデータはどうやら緑色の可能性が高そうです。

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識別モデル
生成モデル

分類問題の実装


添付ファイル: fileclassification_image2.png 36件 [詳細] fileclassification_image1.png 34件 [詳細] fileclassification_model2.png 36件 [詳細] fileclassification_model1.png 36件 [詳細] fileclassification_function3.png 38件 [詳細] fileclassification_function2.png 35件 [詳細] fileclassification_function1.png 39件 [詳細] fileclassification.png 43件 [詳細]