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予測する列とは
予測する列とは、推論時に分類カテゴリや値を「AIに予測してほしい列」のことです。目的変数とも呼ばれます。
分類や回帰問題、時系列解析を行うときに必須の設定項目で、MatrixFlowでは前ステップの「データセット設定」で表形式データ（CSVファイル）を選択した場合にのみ、設定画面に止まります。
AIモデルで予測を行うには、事前に［学習に使う列］と［予測する列］の関係性やパターン、ルールを学習しておきます。
［予測する列の値］は、［学習に使う列の値］の組み合わせの「正解値」として関係性を学習するので、学習用データセットには必須の列です。
＜補足＞データセットのすべての列を学習に使う必要はありません。
データセットとしてMatrixFlowにアップロードすることはできますが、予測する列と明らかに関係のない列は学習に時間がかかったり、予測精度が落ちる場合がありますので、できるだけ学習に使わないようにしましょう。
推論は学習した関係性やパターンを使って行いますので、推論用データセットには［学習に使った列］だけあれば［予測する列の値］を導き出すことができます。
そのため、推論用データセットには［予測する列］は不要です。
