機械学習アルゴリズム選択ガイドこの記事はSAS Institute Japanが翻訳および編集したもので、もともとはHui Liによって執筆されました。元記事はこちらです（英語）。 この記事では、関心対象の課題に適した機械学習アルゴリズムを特定・適用する方法を知りたいと考えている初級～中級レベルのデータ・サイエンティストや分析担当者を主な対象者としたガイド資料を紹介し、関連の基本知識をまとめます。 幅広い機械学習アルゴリズムに直面した初心者が問いかける典型的な疑問は、「どのアルゴリズムを使えばよいのか？」です。この疑問への答えは、以下を含む数多くの要因に左右されます。 データの規模、品質、性質 利用できる計算時間 タスクの緊急性 データの利用目的（そのデータで何をしたいのか？） 経験豊富なデータ・サイエンティストでも、どのアルゴリズムが最も優れたパフォーマンスを示すかは、複数の異なるアルゴリズムを試してみなければ判断で
