重要なことすべてが測定できるわけではない。潜在変数とは、観測データから推測されるもので、結果に影響を与えるが直接目には見えないものである。知能、モチベーション、病気の重症度などはすべてこのカテゴリーに分類される。

モデルは、潜在変数を用いて観測データのパターンを説明します。因子分析は、相関のある測定値を潜在的な因子にグループ化します。変分オートエンコーダーは、画像やテキストの構造を捉える潜在空間を学習します。トピックモデルは、文書からテーマを推論します。

一般的な潜在変数の使用法

• 次元削減
• 生成モデリング
• テキスト内のトピック発見
• 心理測定
• 観測されていない交絡因子を用いた因果推論

解釈は難しい。潜在変数は数学的な構成概念であり、証明された実体ではない。2つのモデルが同じデータを同程度にうまく説明する異なる潜在構造を見出す可能性がある。潜在次元に意味を割り当てるには注意が必要だ。