説明変数と目的変数

機械学習で予測を行うとき、当てたい値を目的変数、その手がかりにするデータを説明変数と呼びます。たとえば来月の売上を予測する場合、売上が目的変数で、過去の売上、季節、販促の有無、天候などが説明変数になります。どの説明変数を選ぶかで、予測の精度や結果の説明のしやすさが大きく変わります。予測の時点では手に入らないデータを説明変数に入れてしまうと、試験では精度が高く見えても、実際の業務では使えないことがあります。業務を知る担当者と一緒に、予測の時点で何が分かっているかを整理してから選ぶと、使えるモデルにつながりやすくなります。