説明変数と目的変数だけ用意して、ひとまず全てのアルゴリズムを試すことって出来るのかな？
はい、説明変数（特徴量）と目的変数が用意されていれば、一般的にはほとんどの機械学習アルゴリズムを試すことができます。ただし、どのアルゴリズムが最も適しているかを見つけるためには、適切な評価指標やモデルのハイパーパラメータを調整する必要があります。
一般的なアプローチは次のとおりです：
- データセットをトレーニングセットとテストセットに分割します。
- トレーニングセットを使用して複数の機械学習アルゴリズムをトレーニングします。
- テストセットを使用して、各アルゴリズムの性能を評価します。一般的な評価指標には、精度、再現率、F1スコア、ROC曲線などがあります。
- それぞれのアルゴリズムの性能を比較し、最も優れたアルゴリズムを選択します。
ただし、すべてのアルゴリズムを試すことは、計算リソースや時間の制約などから実用的ではない場合があります。したがって、問題の性質やデータに基づいて、最も適切なアルゴリズムを選択することが重要です。