二値分類は、ある対象を2つのクラスに振り分ける予測タスクで、典型例は「解約する／しない」「不正である／ない」「メールがスパム／非スパム」のような判定です。回帰が連続値を当てにいくのに対して、二値分類は「どちら側か」を確率として推定し、閾値を決めて最終ラベルを出す点が中心になります。
実務では、モデルそのものよりも「何を陽性（Positive）と定義するか」と「閾値をどの基準で決めるか」が成果を左右します。たとえば不正検知では見逃し（偽陰性）を減らしたい一方で、過検知（偽陽性）が増えるとオペレーション負荷が跳ね上がるでしょう。業務コストに沿ってトレードオフを調整する必要があります。精度（Accuracy）だけで判断するとクラス不均衡で誤ることが多いので、適合率・再現率、F1、ROC-AUCやPR-AUCなど、目的に合う指標で評価するのが基本です。
運用面では、学習時と本番時でデータ分布がずれる概念ドリフト、ラベルの遅延や誤り、閾値変更の影響範囲などが問題になりやすい論点です。モデル改善の議論では、特徴量の追加より先に「ラベル定義の妥当性」「判定後の業務フロー」「誤判定時の補償やエスカレーション」を詰めたほうが、結果として継続運用しやすくなります。
