予測変数
「予測変数」（Predictor Variable）は、統計学、データ分析、機械学習などの分野で、目的変数（従属変数）の予測や説明に使用される変数です。予測変数は、モデルを構築し、目的変数の値を予測または説明するために利用されます。別名「説明変数」とも呼ばれることがあります。
以下は、予測変数の主な特徴と用途に関する情報です：
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目的：予測変数は、通常、特定の目的変数の予測や説明をサポートするために使用されます。例えば、商品の売上を予測する場合、広告費や競合他社の価格などの要因が予測変数として使用され、これらの要因が売上にどのように影響するかをモデル化します。
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モデル構築：予測変数は、予測モデルや統計モデルの構築において、モデルに入力される情報として使用されます。モデルは、予測変数から目的変数の値を予測するために学習されます。
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特徴の選択：予測変数の選択は、モデルの性能や解釈性に影響を与えます。適切な予測変数を選択することは、モデルの妥当性を高める重要なステップです。
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相関関係の評価：予測変数と目的変数の間の相関関係を評価し、どの予測変数が目的変数に対して最も影響を与えるかを理解するために統計的手法が使用されます。
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予測と解釈：予測変数を使用してモデルを構築することで、未知のデータポイントに対して目的変数の値を予測できます。また、予測変数の係数や効果を解釈し、目的変数の変動を理解するのに役立ちます。
予測変数は、さまざまな分野で広く使用されており、例えば金融予測、医療診断、市場分析、自然言語処理、画像認識、気象予測などの応用において重要な役割を果たしています。予測変数を適切に選択し、モデル化することは、データ分析の成功に不可欠な要素の一つです。