Was sind die Merkmale (Features) und was ist das Ziel in der Aufgabe?

Bei einer Aufgabe des maschinellen Lernens sind Merkmale (features) die Eingangsvariablen, die vom Modell zum Lernen und Vorhersagen verwendet werden. Sie beschreiben Objekte oder Ereignisse, z.B. Alter, Einkommen, Anzahl der Klicks usw.

Target (Zielvariable) ist die Variable, die das Modell vorhersagen soll. Zum Beispiel kann es bei einer Klassifikationsaufgabe die Klassenmarkierung (Spam/Kein Spam) sein, bei einer Regressionsaufgabe ein numerischer Wert (z.B. Hauspreis).

Beispiel:

• Merkmale: Alter, Geschlecht, Anzahl der Käufe
• Target: Wahrscheinlichkeit, ein neues Produkt zu kaufen

In Python-Code mit pandas könnte das so aussehen:

import pandas as pd

# Daten
daten = pd.DataFrame({
    'alter': [25, 32, 40],
    'geschlecht': ['M', 'F', 'M'],
    'käufe': [5, 3, 8],
    'kauft_wahrscheinlichkeit': [1, 0, 1]  # Ziel
})

features = daten[['alter', 'geschlecht', 'käufe']]
target = daten['kauft_wahrscheinlichkeit']