読み方：ぶんるいもんだい

概要

分類問題（classification）とは、機械学習が扱う問題のうち、有限の選択肢の集合から最も当てはまる一つを予測するもの。飛び飛びの値を取る離散値を予測する問題として記述される。

お手本となるデータの入力と出力の対応関係を学ぶ「教師あり学習」の対象となる問題の一種で、「画像に写っている動物が何かを答える」といったように、未知の入力が教師データに含まれる分類の何に該当するかを予測するような問題である。

この場合、「猫」のラベルが付いた猫の画像、「犬」のラベルが付いた犬の画像などを教師データとして機械学習し、どのような特徴がある画像がどのラベルに対応するのかを学ばせる。予測モデルが生成されたら、未知の犬の画像を与えると「犬」といった対応するラベルを予測する。「犬：90%、猫：10%」といったように候補と確信度を予測する方式もある。

一方、連続的な量として表される数値を予測するような問題を「回帰問題」という。「天候と最高気温から1日のビールの売上を予測する」といったように、未知の入力に対して教師データの傾向を当てはめ、数値の大小で表されるような結果を予測する問題を指す。