カテゴリ変数の場合は相関関係をみるのではなくて、実際に学習させた結果の精度等の数値をみて判断するという事？

2024年6月8日2024年6月17日

はい、その通りです。カテゴリ変数の場合、その水準ごとの目的変数（または予測対象）の平均値や分布を見ることで、各カテゴリが目的変数に与える影響を評価します。これにより、カテゴリ変数の水準ごとに目的変数がどのように変化するかを理解できます。

具体的には、各カテゴリの水準ごとに目的変数の平均や分布をグラフ化して可視化したり、各水準のカテゴリに基づいてモデルをトレーニングし、その性能を評価したりします。モデルの性能が良ければ、そのカテゴリ変数は目的変数との関係をうまく捉えていると考えられます。