多クラス分類の場合、目的変数を説明変数に入れてはいけなかったけど、回帰の場合は目的変数を説明変数にいれていいの？
多クラス分類と回帰の間には重要な違いがあります。一般的に、目的変数（またはターゲット変数）を説明変数に含めることは、多くの場合、モデルの過剰適合を引き起こし、モデルのパフォーマンスを悪化させる可能性があります。ただし、回帰の場合と分類の場合で、目的変数を説明変数に含めることの影響は異なります。
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多クラス分類の場合: 目的変数を説明変数に含めることは、通常、避けるべきです。なぜなら、目的変数を説明変数に含めることは、モデルに未知の情報を提供し、過剰適合を引き起こす可能性があるからです。また、目的変数と説明変数が密接に関連している場合、モデルが過剰適合する可能性が高まります。
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回帰の場合: 回帰の場合、目的変数を説明変数に含めることは一般的に許容されます。特に、時系列データや他の関連する変数との相互作用をモデル化する際に、目的変数を説明変数に含めることが有効な場合があります。ただし、過剰適合を防ぐために、目的変数を含める際には適切な手法やモデルの選択が重要です。
つまり、回帰の場合は目的変数を説明変数に含めることが許容されますが、適切な手法とモデルの選択を行う必要があります。過剰適合を防ぐために、目的変数と説明変数の間の相関関係を慎重に考慮することが重要です。