サポートベクトルマシン（SVM）

データ間のマージン（境界からの距離）を最大化する超平面を求めて分類を行う機械学習アルゴリズム。カーネルトリックにより非線形分類にも対応できる。SVMとも略される。

データ間のマージン（境界からの距離）を最大化する超平面で分類を行う機械学習手法。カーネルトリックにより非線形分類にも対応でき、汎化能力が高い。少数のサポートベクトルで決定境界が定まるため、解釈性にも優れる。

クラスを分ける境界（超平面）を、境界に最も近いデータ（サポートベクトル）との距離であるマージンが最大になるように決める教師あり学習のモデル。マージン最大化により汎化性能が高い。誤分類をある程度許すソフトマージンと、カーネル法による非線形な境界の学習が可能で、分類のほか回帰にも使える。

教師あり学習で扱う問題の一つで、入力データから売上高や気温などの連続的な数値を予測すること。線形回帰、決定木、ニューラルネットワークなどの手法が使われ、予測値と正解値の誤差（平均二乗誤差など）でモデルを評価する。カテゴリを予測する分類と対比される。

説明変数の一次式をシグモイド関数で0から1の値に変換し、ある事象が起きる確率を予測する手法。名前に回帰とあるが、主に購入するか否か、合格か不合格かといった2値の分類に使われ、確率がしきい値を超えるかでクラスを判定する。係数から各変数の影響の大きさを解釈しやすい。

2値分類のモデルで、陽性と判定するしきい値を変えたときの、偽陽性率（横軸）と真陽性率（縦軸）の組を結んだ曲線。曲線が左上に寄るほど性能が高く、曲線の下側の面積であるAUCでモデルを比較する。ROCはReceiver Operating Characteristicの略。

入力データと、それに対応する正解（ラベル）の組を大量に与えて、入力から正解を予測する規則をモデルに学習させる機械学習の手法。数値を予測する回帰と、カテゴリを予測する分類が代表的で、正解ラベルを付けたデータの準備に手間がかかる。

ROC曲線の下側の面積で、2値分類のモデルの性能を、しきい値によらずに表す指標。0から1の値をとり、1に近いほど陽性と陰性をよく識別できることを示し、無作為な判定では0.5となる。不均衡なデータでのモデルの比較にも使われる。

情報アーキテクチャで、情報をどのような基準で分類・配列するかを決めること。五十音順、時系列、地域のように誰が分けても同じ結果になる分け方と、カテゴリ（トピック）、タスク、利用者層のように解釈に幅がある分け方がある。