説明変数とは？毒舌で解説！

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説明変数とは、何かを説明するために使われる変数のことです。具体的には、統計モデルや機械学習で結果に影響を与える要因を示すもので、簡単に言うと「お前の成績、あの講義のクソ教授のせいだ」という具合に、結果の背後にある原因を明らかにしてくれる素晴らしい存在なんです。けど、説明変数だけじゃダメで、他の要因が絡まり合って面白おかしいことになるのが世の常。お花畑のように、すべてがきれいに収束するわけじゃないんですよ。実際には、ブラックボックスの中での難解なデータの闘いが待っています。ええ、まるで料理を作る時に全ての材料がバラバラに出されて、いい具合に楽しむためにはハリポッターの魔法みたいにして調理しないといけないのと同じです。説明変数を知っても、他の要因を無視すると、「なんで結果がこうなるの？」と、問いかけるだけの無駄になってしまうので注意です。

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