ダイヤ乱れ時における旅客の快適性低下の防止に繋げるために，これまで筆者らは機械学習を用いたダイヤ乱れ時の列車混雑予測手法を構築してきた．一方で，重回帰分析等の他手法に対する機械学習手法の優位性は，明らかとなっていなかった．そこで本研究では，機械学習手法が他手法と比較して有利・不利となる予測条件や精度特性を明らかにすることを目的に，同じ予測対象・条件下で，機械学習を含む複数手法を比較した．この結果，予測対象・条件による差はあまり見られない一方で，精度の取り方（適合率・再現率）による差があり，機械学習は再現率が高く，重回帰分析は適合率が高いことを確認した．