Predictor variables는 통계학, 데이터 과학, 머신러닝 분야에서 특정 결과(종속 변수 또는 결과 변수)의 값이나 행동을 예측하거나 설명하는 데 사용되는 변수들을 의미합니다. 이 변수들은 어떤 현상의 원인이나 영향을 미치는 요인으로 간주되며, 결과 변수에 변화를 일으키는 요인들을 나타냅니다. 예를 들어, 주택 가격을 예측하는 모델을 만들 때, 방의 개수, 집의 면적, 위치, 건축 연도 등이 예측 변수가 될 수 있습니다. 이 변수들을 분석하여 주택 가격이 어떻게 결정될지 예측하는 것이죠. 예측 변수는 회귀 분석, 분류 분석 등 다양한 통계 모델에서 핵심적인 역할을 하며, 모델의 정확성과 설명력을 높이는 데 중요합니다. 'Independent variables(독립 변수)'나 'explanatory variables(설명 변수)'와 유사하게 사용되기도 하지만, 'predictor variables'는 특히 미래의 결과를 '예측'하는 목적에 초점을 맞출 때 더 자주 사용되는 경향이 있습니다. 주로 학술적, 기술적, 전문적인 맥락에서 사용되는 용어입니다.