一言で！
目的変数とは、データ分析をやるときの急所であり、相性抜群タイプ。
他には？
たった一つの真実となるパラメータ。
それ自体は、表の中のただ1列でしかない。ただし、この1列をどう扱うかで、集めるデータもモデルも全部決まる。
年表
| 年代・年 | 主な出来事 | 主な人物・組織 | 主な国・地域 | 特徴 |
|---|---|---|---|---|
| 1805年 | ルジャンドルが最小二乗法を発表し、当てたい量とのズレを最小にするという考え方が形になる | アドリアン＝マリ・ルジャンドル | フランス | 彗星の軌道計算のための付録として示された。当てたい量を決め、予測とのズレの合計が最小になるように調整する——いまの学習の輪の原型。[Nouvelles méthodes pour la détermination des orbites des comètes（1805年、archive.org）](https://archive.org/details/bub_gb_FRcOAAAAQAAJ) |
| 1886年 | ゴルトンが子の身長を当てる対象に据え、回帰という言葉が生まれる | フランシス・ゴルトン | イギリス | 先に当てたい量を決めてから関係を測る、という順番がここで形になった。[Regression towards Mediocrity in Hereditary Stature](https://galton.org/essays/1880-1889/galton-1886-jaigi-regression-stature.pdf) |
| 2009年 | ImageNetが320万枚の画像に人手で正解を付けて公開する | Jia Dengら（プリンストン大学） | アメリカ | 正解を大量に用意する作業そのものが仕事になった。最終目標は5000万枚と書かれている。[ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database](https://www.image-net.org/static_files/papers/imagenet_cvpr09.pdf) |
| 2016年 | AIの事故要因として「目的の決め方の誤り」が研究課題に整理される | Dario Amodeiら | アメリカ | 測りやすい代わりの目的を与えると、AIがその抜け道を正確に突いてしまう（報酬ハッキング）。目的の決め方そのものが事故要因だと名指しされた回。[Concrete Problems in AI Safety（arXiv）](https://arxiv.org/abs/1606.06565) |