データサイエンスがやろうとしていることは、基本的にこの応用です。関数モデルをつくって「前提(x)がこうなら、結果(y)はこうなる」といったようなことを予測できるようにしたい・・・。大半はこんな例えで説明できます。説明変数と目的変数という用語は、統計ソフトやライブラリーによって、異なる用語が使われる場合があります。以下いずれも同様の用語セットです。学習用データとテストデータ機械学習(教師あり)では、手持ちのデータを「学習用データ(訓練データ)」と「テストデータ」で分けるのが一般的です。手持ちのデータを全て学習用データとして使うと、そのデータに過度に適合したモデルができてしまい(これを過学習といいます)、現実の予測に使おうとした場合に逆に精度が低くなってしまいます。そこで、一般には学習用データとテストデータに分割して、学習状況をテストデータでチェックしながら、テストデータに対して最も良い性能が出るように調整を繰り返します。単回帰の問題で、2次元的に散布図が描き出せるのであれば、グラフ上に定規で直線を引いて「傾き」と「切片」を見出すかたちでも実用上はほとんど問題ありません。コンピュータに頼らなくても答えは出せる・・という柔軟な感覚も必要です。大文字で書いたりします。ベクトルとすれば、Xは行列・・というイメージです。