Кои са признаците (features) и каква е целта в задачата?

В задача за машинно обучение признаци (features) са входните променливи, които моделът използва за обучение и предсказване. Те описват обекти или събития, например възраст, доход, брой кликвания и т.н.

Таргет (target) е целевата променлива, която моделът се опитва да предвиди. Например, в задача за класификация това може да бъде етикетът на класа (спам/не спам), в задача за регресия — числова стойност (цена на къща).

Пример:

• Признаци: възраст, пол, брой покупки
• Таргет: вероятност за покупка на нов продукт

В Python код с pandas това може да изглежда така:

import pandas as pd

# Данни
data = pd.DataFrame({
    'възраст': [25, 32, 40],
    'пол': ['М', 'Ж', 'М'],
    'покупки': [5, 3, 8],
    'ще_купува': [1, 0, 1]  # таргет
})

features = data[['възраст', 'пол', 'покупки']]
target = data['ще_купува']