¿Qué son las características (features) y qué es el objetivo en la tarea?

En una tarea de aprendizaje automático, las características (features) son las variables de entrada que el modelo utiliza para aprender y hacer predicciones. Describen objetos o eventos, por ejemplo, edad, ingreso, número de clics, etc.

El objetivo (target) es la variable que el modelo intenta predecir. Por ejemplo, en una tarea de clasificación, puede ser la etiqueta de clase (spam/no spam), en una tarea de regresión, un valor numérico (precio de una casa).

Ejemplo:

• Características: edad, género, número de compras
• Objetivo: probabilidad de comprar un nuevo producto

En código Python usando pandas, esto podría verse así:

import pandas as pd

# Datos
datos = pd.DataFrame({
    'edad': [25, 32, 40],
    'genero': ['M', 'F', 'M'],
    'compras': [5, 3, 8],
    'comprará': [1, 0, 1]  # objetivo
})

características = datos[['edad', 'genero', 'compras']]
objetivo = datos['comprará']