ある機械学習プロジェクトで、データサイエンティストが「特徴量（Feature）」と「ラベル（Label）」という用語を使って説明している。「気温・湿度・風速」から「明日の降水確率」を予測するモデルを構築する場合、「ラベル」に相当するのはどれか。

正解: C

機械学習において「ラベル（Label）」とはモデルが予測する目的変数のことであり、このケースでは「明日の降水確率」がラベルにあたる。一方、「気温」「湿度」「風速」はモデルへの入力となる「特徴量（Feature）」である。選択肢A（気温）・D（湿度）・B（風速）はすべて入力に使う特徴量であり、予測対象ではない。ラベルと特徴量の区別は機械学習の基本概念であり、目的変数＝ラベル、説明変数＝特徴量という対応関係を正確に理解することが重要である。