解释变数 编辑
自变数、应变数和控制变数主要用于指实验时各种会影响实验结果的因素，在实验中，由于各项因素的不确定性与不可预测性，因此需先设定何者为人为可控制之控制变数，何者为实验主要目标之自变数。其目的是为了厘清哪些因素能使实验产生不同的结果而形成的概念。
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在机器学习和模式识别中，特征是被观测对象的可测量性能或特性。在模式识别、分类网络和回归分析中，信息特征的选择、判别和独立特征的选择是有效算法的关键步骤。特征通常是数值型的，但语法模式识别可以使用结构特征。“特征”的概念与线性回归等统计学技术中使用的解释变数有关。