予測したい結果のこと
簡単な説明
目的変数ってのは、ざっくり言うと「結局なにを予測したいの？」ってやつ。
売上とか点数とか、ゴールになる数字のことだよ。
「広告費から売上を予測する」なら、売上がそれね。
由来
「目的変数（もくてきへんすう）」は、英語で “dependent variable”（従属変数）ともいいます。これは統計学や機械学習でよく使われる用語で、「ある要因（説明変数）によって影響を受ける変数」という意味です。
たとえば「身長から体重を予測する」なら、体重が目的変数、身長が説明変数です。
具体的な説明
目的変数は、分析や予測の対象になるデータのことです。あるデータの中で、他の要素に基づいて「どうなるか」を知りたいものが目的変数になります。
回帰分析や機械学習モデルにおいて、目的変数（Y）は説明変数（X）の関数として扱われます。数式では次のように書かれます：
Y = f(X) + ε
ここで
- Y：目的変数（予測したいもの）
- X：説明変数（原因となるもの）
- f(X)：モデル（関数）
- ε：誤差（ノイズ）
目的変数の変動が、どれだけ説明変数によって説明できるかを調べることで、モデルの精度を評価します。
実験・観察手法と結論
例えば、学生の「勉強時間」と「テストの点数」の関係を調べる実験をするとします。
- 勉強時間（X）を毎日記録し、テスト後に点数（Y）を記録します。
- データを使って回帰分析を行い、点数がどの程度、勉強時間に影響されているかを求めます。
結果として、「勉強時間が1時間増えると、テストの点数が平均で5点上がる」というような関係がわかれば、目的変数（点数）は説明変数（勉強時間）に強く依存しているといえます。
例文
体重を予測するモデルを作るとき、体重が目的変数になります。
疑問
Q: 説明変数と目的変数はどう見分けるのですか？
A: 「何を予測したいか」が目的変数です。それを予測するための材料が説明変数です。
Q: 機械学習では目的変数はどんな時に使われますか？
A: 教師あり学習（Supervised Learning）で使われ、学習の正解データとしてモデルを訓練するために使われます。
Q: 目的変数が数値でないときもありますか？
A: はい、分類問題では目的変数が「カテゴリ（例：合格/不合格）」になることがあります。
Q: 目的変数の値にノイズが多いとどうなりますか？
A: モデルの精度が下がり、予測が不安定になる可能性があります。
Q: 目的変数はデータの中のどこを見ればわかりますか？
A: データの中で「何を予測したいか」を考えると、目的変数がわかります。通常は「結果」や「ラベル」として記録されている列が目的変数になります。
Q: 目的変数は途中で変更しても良いですか？
A: 分析の目的が変わるなら変更しても問題ありませんが、モデル設計や前処理もすべてやり直す必要があります。
Q: 目的変数が欠損していた場合はどうすれば良いですか？
A: 欠損しているデータはそのままでは予測できないため、削除するか、補完（平均値や中央値などで埋める）処理を行う必要があります。
Q: 説明変数の数が多いと目的変数の予測は良くなりますか？
A: 必ずしも良くなるとは限りません。必要のない説明変数が多いと、かえって予測精度が落ちることもあるため、「特徴選択」が重要になります。
理解度を確認する問題
次のうち、「目的変数」の説明として最も適切なものはどれか。
A. データの入力時に使う変数のこと
B. モデルが予測する対象となる変数のこと
C. 説明変数に関係しない変数のこと
D. モデルを構成するために削除する変数のこと
正解：B
関連論文や参考URL
「A Study on Prediction Models Using Regression Techniques」
概要：複数の回帰モデルを使い、住宅価格（目的変数）を予測する研究。
結果：勾配ブースティングモデル（XGBoost）が最も高精度で、目的変数（価格）との誤差が最小になった。
この論文では、目的変数の正確な予測には、説明変数の選定と量的な分析が極めて重要であることが示されました。
まとめ
目的変数とは、分析や予測の「結果」として求めたい変数のことです。
たとえば「広告費から売上を予測する」なら、売上が目的変数になります。
英語では「target variable」または「dependent variable」と呼ばれます。
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