機械学習スペシャリストは、クレジットカード取引が不正である確率をほぼリアルタイムで生成する必要があります。この問題はどのように定式化すべきですか？

クレジットカード取引が不正であるかどうかの判断は、「不正である」か「不正でない」かの2つのカテゴリに分類されるため、二項分類問題として定式化するのが適切です。 ストリーミング分類は、データが継続的に到着する環境での分類手法ですが、問題の核心は「不正か否か」の二択であるため、ストリーミング分類は問題の定式化方法ではなく、実装方法の一部と考えるべきです。多クラス分類は3つ以上のカテゴリに分類する場合に用いられ、回帰は連続値の予測に用いられるため、どちらもこのシナリオには当てはまりません。