ある金融会社が、各クレジットカード取引に不正の可能性あり、または不正なしのラベルを付ける必要があります。この要件に適した機械学習モデルのタイプはどれですか？

このシナリオでは、各取引を「不正の可能性あり」または「不正なし」の2つのカテゴリのいずれかに分類する必要があります。これは二項分類問題の典型的な例です。 回帰は連続値を予測するために使用され、このケースには当てはまりません。拡散モデルは画像を生成したりノイズを除去したりするために使用され、分類タスクには適していません。多クラス分類は3つ以上のカテゴリに分類する場合に適用されますが、ここでは2つのカテゴリしかありません。したがって、二項分類が最も適切な機械学習モデルのタイプです。