機械学習に関する用語 分散説明率とは？統計学・機械学習におけるその活用
分散説明率とは、変数間の関連性を定量的に表す統計指標です。ある変数（説明変数）が他の変数（目的変数）の分散をどの程度説明しているかを示します。値は0から1の範囲で表され、0に近いほど関連性が弱く、1に近いほど関連性が強くなります。分散説明率は、複数の説明変数が目的変数にどれだけ影響を与えているかを評価するために使用されます。
分散説明率
機械学習に関する用語 
機械学習に関する用語 Explained varianceとは？統計学と機械学習での意味合い
分散説明率、または説明された分散とは、予測モデルがデータの変動のうちどの程度を説明できるかを表す測定値です。これは、予測変数（説明変数）が従属変数（目的変数）の変動にどの程度寄与するかを表しています。説明率が高いほど、予測モデルはデータをより正確に説明していることになります。
説明率は、回帰分析や他の統計モデリングの手法を使用して計算されます。回帰モデルの場合、説明率は決まった値 R2 として表されます。R2 は 0 から 1 の間の値を取り、0 は予測モデルが変動をまったく説明できないことを示し、1 は予測モデルが変動を完全に説明することを示します。