目的変数
意味・解説
統計や機械学習において、予測したい対象となる変数。説明変数によって変化する値。
原因となる「説明変数」に対し、その結果として得られるデータの数値。例えば「気温（説明変数）」から予測したい「アイスの売上」がこれに該当する。回帰分析の式 $y = ax + b$ における $y$ のことである。データの集計などの集計を経て、予測モデルの正解値として扱われる。
くわしく
統計解析や機械学習のモデルにおいて、知りたい「答え」に相当する要素である。
1. 因果関係の結果：ある事象の原因を探る際、その事象そのものが目的変数となる。重回帰分析では、複数の説明変数が一つの目的変数に影響を与える様子を数式化する。
2. 教師あり学習での役割：機械学習の「教師あり学習」では、正解ラベルとしての目的変数を与えてモデルを訓練する。
3. データの種類：目的変数が「数値」の場合は回帰、「カテゴリ（合格・不合格など）」の場合は分類の問題となる。
なぜ重要か：何を目的変数にするかで、得られるインサイトやビジネス上の価値が決定するため、データ分析の設計において最も重要な定義だからである。
例文
不動産価格予測モデルを作成する際、「物件価格」を目的変数、「築年数」や「駅からの距離」を説明変数として分析を行った。
同義語: 従属変数, 応答変数, ターゲット変数
対義語: 説明変数, 独立変数
分類: 統計学