線形分類

まとめ

このチャプターでは、線形分類の基本概念・代表手法・適用条件を体系的に学ぶ。
手法ごとの前提、ハイパーパラメータ、評価指標の違いを比較しながら理解する。
実装例を通じて、理論を実務データに適用する際の注意点を押さえる。

直感 #

線形分類は、アルゴリズム名を覚えるだけでなく『どんなデータにどの手法が効くか』を判断するための土台です。前提条件と評価の読み方を先に理解しておくと、モデル選択と改善の精度が大きく上がります。

詳細な解説 #

このチャプターで学べること #

代表的な手法の目的・前提・出力の違い
精度指標と誤差分析の見方
実装時に性能を左右する主要パラメータ

これが分かるとできること #

課題とデータ特性に応じて適切な手法を選択できる
結果を評価し、改善の優先順位を説明できる
再現可能な手順で実装・検証を進められる

手法クイックリファレンス #

手法	特徴	計算量	推奨場面
ロジスティック回帰	確率出力あり・解釈性高	低	二値分類のベースライン
SVM	マージン最大化	中〜高	高次元・少量データ
Naive Bayes	高速・テキスト向き	低	テキスト分類・スパム検知
KNN	非パラメトリック	予測時高	小規模・局所パターン
パーセプトロン	線形分離の基本	低	学習用・線形分離可能
線形判別分析	クラス分離最大化	低	次元削減と分類の同時実行
Softmax回帰	多クラス対応	低	多クラスのベースライン

学習の進め方 #

まず概念と前提を確認する
次に数式と実装例で挙動を理解する
最後に評価指標で改善サイクルを回す

まとめ #

このチャプターでは、ロジスティック回帰・SVM・Naive Bayes・KNN・パーセプトロン・線形判別分析・Softmax回帰という7つの線形分類手法を学びました。各手法の前提条件（線形分離可能性・特徴量の独立性・データ規模）を理解し、二値分類から多クラス分類まで、課題に応じた手法選択と評価指標の組み合わせを判断できるようになることがゴールです。