変数[variables]
入力変数[input variables]と出力変数[output variables]
機械学習[Machine Learning]
学習器[learner]
| 入力 | 出力 |
| 説明変数（explanatory variable） 予測変数（predictor variable） 独立変数（independent variable）特徴[feature] | 従属変数（dependent variable） 目的変数（objective variable） 応答変数（response variable） |
※説明変数の数が増えると，未知のデータを予測する能力（汎化性能）の向上が難しくなります．
| 量的変数 数値データ | 質的変数 カテゴリーデータ |
| 比例尺度 間隔尺度 | 名義尺度 順序尺度 間隔尺度 |
あらゆる問題において性能のよい万能な学習アルゴリズムは存在しない．
それぞれの分析目的，それぞれのデータに適したアルゴリズムがある．使い分けが必要．
| − | 入力 | 出力 | 例 |
| 教師あり学習（supervised learning） | ○ | ○ | 回帰分析（regression） 分類・識別（classification） |
| 教師なし学習（unsupervised learning） | × | ○ | クラスタリング 頻出パタンマイニング 外れ値検出 |
Mathematics is the language with which God has written the universe.