過去のターゲット（目的変数）と特徴量（説明変数）のセットを元データとして予測モデルを作成する手法です。作成された予測モデルは、特徴量をインプットすることで、ターゲット（予測値）を導き出すことができます。教師あり学習には、一つのセグメントを導き出す分類(classification)と、データ分析によって特徴量を導き出す回帰(regression)がございます。 分類(classification)では、過去のデータからターゲットをセグメンティングし、属する分類を導き出します。 回帰(regression)では、数値や統計学的方法により答え（予測値）を導き出す方法です。
