Demuestra que el valor de y depende del valor de a, b y c. Por lo tanto, y se denomina característica o variable dependiente y a, b y c son características o variables independientes. Todo modelo matemático predictivo tiende a dividir las observaciones (datos) en características dependientes/independientes para determinar el efecto causal. Cabe señalar que la relación entre las variables dependientes e independientes no tiene por qué ser lineal, sino que puede ser polinómica. Es práctica común, mientras se realizan experimentos, cambiar una variable independiente mientras se mantienen otras constantes para ver el cambio causado en la variable dependiente.
En el aprendizaje de las máquinas, es importante entender el concepto de variables dependientes e independientes. En el conjunto de datos anterior, si se mira con atención, las primeras cuatro columnas (Categoría_de_artículo, Sexo, Edad, Sueldo) determinan el resultado de la quinta, o última, columna (Comprado). Intuitivamente, significa que la decisión de comprar un producto de una categoría determinada (artículo de fitness, producto alimenticio, productos de cocina) está determinada por el sexo (masculino, femenino), la edad y el salario del individuo. Por lo tanto, podemos decir que Comprado es la variable dependiente, cuyo valor está determinado por las otras cuatro variables.
