分類
機械学習における教師あり学習技法で、モデルがトレーニングデータに基づいて新しい観測のカテゴリまたはクラスラベルを予測します。
ラベル付けされた事例（特徴量 → クラス）を用いた学習により、意思決定境界を獲得します。分類は、二値分類（スパム／非スパム）または多クラス分類（手書き文字認識）として実施できます。ガバナンスの実践には、クラスバランスの検証、クラスごとの精度の監視、ならびにクラス定義の進化（例：新たな不正タイプ）に応じたモデルの更新が含まれます。
ある銀行の不正対策チームは、取引を「正当」「不正」「要審査」として判定する分類器を導入しています。過去のラベル付き取引データで学習を実施し、カテゴリごとの誤検知率を監視するとともに、新たに出現する不正パターンを捉えるため、四半期ごとに再学習を行っています。
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