強化学習に説明変数とか無いの？
強化学習には、通常の機械学習とは異なる概念があります。通常の機械学習では、説明変数（特徴量）とターゲット変数があり、モデルを学習するためにそれらの間の関係を探求します。一方、強化学習では、エージェントが環境とやり取りしながら、行動を通じて学習します。説明変数の概念は存在しません。
代わりに、強化学習では以下の要素があります：
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状態（State）: エージェントが環境から観測できる情報です。状態は、エージェントが意思決定を行うための情報を表します。例えば、ゲームの盤面の状態や、商品のレコメンドを行う際のユーザーの属性などが状態となります。
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行動（Action）: エージェントが取ることができる選択肢です。行動はエージェントが状態に応じて選択し、環境に影響を与えることがあります。例えば、ゲームの盤面での移動や、レコメンドシステムでの商品の選択などが行動となります。
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報酬（Reward）: エージェントが行動した結果として受け取るフィードバックです。報酬は、エージェントが望むような動作を促進するための信号として機能します。例えば、ゲームでのスコアの増減や、ユーザーの商品購買に対する反応などが報酬となります。
強化学習では、エージェントは環境との相互作用を通じて学習し、状態に応じて適切な行動を選択することを目指します。エージェントは、行動によって環境に変化をもたらし、その結果として得られる報酬を最大化するように学習します。