ある企業がスパムメールの自動分類システムを構築しています。データチームはメールに「スパム」または「正常」というラベルを付与した大量のデータセットを用意しました。このシステムに最も適した機械学習タスクはどれですか。
- A. 次元削減（Dimensionality Reduction）
- B. 強化学習（Reinforcement Learning）
- C. 二値分類（Binary Classification）
- D. 回帰（Regression）
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正解: C
「スパム」か「正常」かの2クラスに分類する問題は二値分類に該当します。回帰は数値の連続値を予測するタスクであり、カテゴリ分類には使いません。次元削減はデータの特徴量数を削減する教師なし手法であり、分類の目的とは異なります。強化学習は試行錯誤を通じて方策を最適化する学習手法で、ラベル付きデータを使った分類タスクには適していません。