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generated_at: 2026-02-04 10:40:00
metrics:
  claims_total: 12
  claims_with_evidence: 12
  claims_without_evidence: 0
confidence_derived: 1.00
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# 根拠レポート：59-等張回帰

## 本レポートについて

### 目的
本レポートは、生成された設計書・ドキュメントの信頼性を検証し、人間レビュアーが効率的にレビューできるようにすることを目的としています。

### チェック方法
以下の観点でドキュメントの内容（Claim：主張）を検証しています：

1. **根拠の有無確認**：各主張に対して、ソースコード・既存設計書・要件定義書などの根拠（Evidence）が存在するか
2. **根拠との整合性**：主張の内容が根拠と矛盾していないか
3. **網羅性**：参照すべき情報源を適切にカバーしているか

### 信頼度スコアの算出
- **confidence_derived** = 根拠あり件数 / 総主張件数
- 状態「○」：根拠あり、「△」：根拠不足または要確認

### 本レポートの使い方
1. まず「サマリー」で全体の信頼度と優先レビュー項目を確認
2. 「Claims と根拠の対応」で △ の項目を重点的にレビュー
3. 「不足情報」で補完が必要な情報源を確認

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## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**1.00**
  - 根拠あり：12 / 12、根拠なし：0
- 優先レビュー（高）
  - なし

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）
- E-01: `IsotonicRegression.scala` 45-80行目（IsotonicRegressionBase パラメータ）
- E-02: `IsotonicRegression.scala` 74行目（デフォルト: isotonic=true, featureIndex=0）
- E-03: `IsotonicRegression.scala` 84-101行目（extractWeightedLabeledPoints）
- E-04: `IsotonicRegression.scala` 109-123行目（validateAndTransformSchema）
- E-05: `IsotonicRegression.scala` 127-133行目（Scaladoc - PAVアルゴリズム）
- E-06: `IsotonicRegression.scala` 135-137行目（Estimator[IsotonicRegressionModel]継承）
- E-07: `IsotonicRegression.scala` 170-188行目（fit()メソッド）
- E-08: `IsotonicRegression.scala` 234-235行目（boundaries, predictions属性）
- E-09: `IsotonicRegression.scala` 250-261行目（transform - Double/Vector分岐）
- E-10: `IsotonicRegression.scala` 264行目（predict）
- E-11: `IsotonicRegression.scala` 280行目（numFeatures=1）
- E-12: `機能一覧.csv` No.59行

## 3) Claims と根拠の対応（レビューの主戦場）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-01 | 単変量回帰のみサポート | E-05, E-11 | ○ |
| C-02 | PAVアルゴリズムの並列化版を使用 | E-05 | ○ |
| C-03 | Estimatorを直接継承（Regressorではない） | E-06 | ○ |
| C-04 | デフォルトisotonic=true | E-02 | ○ |
| C-05 | デフォルトfeatureIndex=0 | E-02 | ○ |
| C-06 | Vector特徴量はfeatureIndexで要素抽出 | E-03（88-91行目） | ○ |
| C-07 | Double型とVector型の両方をサポート | E-04（121行目）, E-09 | ○ |
| C-08 | 非永続データはMEMORY_AND_DISKでキャッシュ | E-07（174-175行目） | ○ |
| C-09 | boundaries属性は単調増加順 | E-08 | ○ |
| C-10 | numFeaturesは常に1 | E-11 | ○ |
| C-11 | Spark 1.5.0で導入 | @Since("1.5.0") | ○ |
| C-12 | mllib IsotonicRegressionを内部使用 | E-07（182行目） | ○ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- 特になし

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] PAVアルゴリズムの並列化実装がmllib側で正しいか
- [ ] 区分線形補間が境界外のデータを適切に処理しているか
