[SMOTE]

SMOTEはクラス不均衡を解消するために「データ生成（Synthetic Data）」を行う手法。ただし、画像やテキストなどの分野では、データ拡張（Augmentation）に注目が集まっている。

[回帰分析の正則化]

・Ridge回帰、Lasso回帰、Elastic Net

[質的回帰]

・ロジスティック回帰

[判別分析]

・線形SVM

・非線形SVM

SVMの精度は高く、よく用いられてきたが、計算に時間がかかってしまうこともあるという欠点もある。

[クラスター分析]

・k近傍法

[回帰木]

・決定木

・ランダムフォレスト

・勾配ブースティング木（GBDT）

主要ライブラリとしてXGboost、LightGBM、Catboost がある。

何が重要な要素かを調べるためではなく、何が重要な要素かはブラックボックスのままで精度の高い分類を行うために用いられるイメージ。