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generated_at: 2026-02-04 10:00:00
metrics:
  claims_total: 15
  claims_with_evidence: 14
  claims_without_evidence: 1
confidence_derived: 0.93
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# 根拠レポート：51-One-vs-Rest分類

## 本レポートについて

### 目的
本レポートは、生成された設計書・ドキュメントの信頼性を検証し、人間レビュアーが効率的にレビューできるようにすることを目的としています。

### チェック方法
以下の観点でドキュメントの内容（Claim：主張）を検証しています：

1. **根拠の有無確認**：各主張に対して、ソースコード・既存設計書・要件定義書などの根拠（Evidence）が存在するか
2. **根拠との整合性**：主張の内容が根拠と矛盾していないか
3. **網羅性**：参照すべき情報源を適切にカバーしているか

### 信頼度スコアの算出
- **confidence_derived** = 根拠あり件数 / 総主張件数
- 状態「○」：根拠あり、「△」：根拠不足または要確認

### 本レポートの使い方
1. まず「サマリー」で全体の信頼度と優先レビュー項目を確認
2. 「Claims と根拠の対応」で △ の項目を重点的にレビュー
3. 「不足情報」で補完が必要な情報源を確認

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## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**0.93**
  - 根拠あり：14 / 15、根拠なし：1
- 優先レビュー（高）
  1. **パフォーマンス要件のストリーミング対応記述**：コードに基づくがストリーミング時の動作詳細は要確認

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）
- E-01: `OneVsRest.scala` 47-55行目（ClassifierTypeTrait）
- E-02: `OneVsRest.scala` 60-73行目（OneVsRestParams）
- E-03: `OneVsRest.scala` 322-328行目（クラスコメント）
- E-04: `OneVsRest.scala` 388-470行目（fit()メソッド）
- E-05: `OneVsRest.scala` 179-246行目（transform()メソッド）
- E-06: `OneVsRest.scala` 94-122行目（saveImpl/loadImpl）
- E-07: `OneVsRest.scala` 275-293行目（OneVsRestModelWriter）
- E-08: `OneVsRest.scala` 137-143行目（モデルrequire）
- E-09: `OneVsRest.scala` 200-203行目（キャッシュ制御）
- E-10: `OneVsRest.scala` 366-368行目（parallelism設定）
- E-11: `OneVsRest.scala` 407-415行目（weightCol判定）
- E-12: `OneVsRest.scala` 399-404行目（クラス数判定）
- E-13: `機能一覧.csv` No.51行

## 3) Claims と根拠の対応（レビューの主戦場）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-01 | k個のクラスに対してk個の二値分類器を訓練する | E-03, E-04 | ○ |
| C-02 | 各クラスに対して対象クラス=1、その他=0としたラベルを生成 | E-04（436-437行目） | ○ |
| C-03 | parallelismパラメータで並列訓練が可能 | E-10, E-04（443-451行目） | ○ |
| C-04 | 予測時は全モデルのraw predictionのargmaxでクラスを選択 | E-05（239行目） | ○ |
| C-05 | ラベルは0から始まる連続整数である必要がある | E-04（401行目） | ○ |
| C-06 | weightColはベース分類器がHasWeightColの場合のみ有効 | E-11 | ○ |
| C-07 | MLWritable未実装のベース分類器では保存時にエラー | E-06（79-83行目） | ○ |
| C-08 | モデル配列は1つ以上必要 | E-08 | ○ |
| C-09 | 非永続データセットは自動的にMEMORY_AND_DISKでキャッシュ | E-09 | ○ |
| C-10 | Spark 1.4.0で導入 | E-04（@Since("1.4.0")） | ○ |
| C-11 | クラス数はメタデータから取得、なければ最大ラベル値+1で計算 | E-12 | ○ |
| C-12 | foldLeftで各モデルの予測を順次蓄積する | E-05（206-219行目） | ○ |
| C-13 | ローカルファイルシステムへの保存は未サポート | E-07（280-284行目） | ○ |
| C-14 | ProbabilisticClassificationModelの場合probabilityColを空にする | E-05（212-214行目） | ○ |
| C-15 | ストリーミングデータの場合はキャッシュを行わない | E-09 | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- C-15のストリーミング対応: コード200行目で`dataset.isStreaming`チェックがあるが、ストリーミング時の全体的な挙動は追加確認が望ましい

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - 全体的にコードから直接確認できる主張が多い

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] ベース分類器がMLWritableを実装しているか確認するバリデーション処理が正しく動作するか
- [ ] 並列訓練時のスレッドセーフティが担保されているか
- [ ] 大クラス数でのメモリ使用量が許容範囲内か
