IT用語入門：説明変数【結果を予測するための入力】

説明変数とは

説明変数とは、統計や機械学習で、ある結果（目的変数）を説明・予測するために使う入力側の変数です。英語では explanatory variable、独立変数とも呼ばれます。

例として、身長から体重を予測するなら身長が説明変数で、体重が目的変数です。一次式 y = a x + b では x が説明変数、y が目的変数です。ビジネスでは、売上を予測するために広告費や来店数、季節などを説明変数として用います。

モデルは説明変数と目的変数の関係を数式やアルゴリズムで表し、関係が強いほど予測しやすくなります。ただし、相関が高くても因果関係とは限りません。適切な選択と前処理でノイズを減らすと、モデルが簡潔になり理解と改善に役立ちます。要するに、説明変数は結果を理解し予測するための手がかりです。