.. _sec_glossary_binary-classification:

2値分類 (binary classification)
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定義 (Definition)
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*分類*\ では、モデルが特徴量（例えば画像のピクセル値）を見て、ある離散的な選択肢の集合の中で、データ例がどの\ *カテゴリ*\ （category、あるいは\ *クラス*
class
とも呼ばれる）に属するかを予測することを求める。手書き数字の場合、0から9までの数字に対応する10個のクラスがあるかもしれない。分類の最も単純な形態は、2つのクラスしかない場合であり、この問題を私たちは\ *2値分類*\ （binary
classification）と呼ぶ。例えば、データセットが動物の画像で構成され、ラベルが
:math:`\textrm{\{cat, dog\}}`
というクラスである場合などだ。回帰では数値をを出力する回帰器（regressor）を求めたが、分類では出力を予測されるクラスへの割り当てとする分類器（classifier）を求める。

参照 (Reference)
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この用語の詳細な文脈については Dive into Deep Learning
の対応する章を参照してください: -
`元章で読む <../chapter_introduction/index.md>`__