Millised on omadused (features) ja mis on ülesande eesmärk?

Masinaõppe ülesandes on omadused (features) sisendmuutujad, mida mudel kasutab õppimiseks ja prognoosimiseks. Need kirjeldavad objekte või sündmusi, näiteks vanus, sissetulek, klikkide arv jne.

Eesmärk (target) on muutuja, mida mudel püüab prognoosida. Näiteks klassifikatsiooni ülesandes võib see olla klassi märgis (spam/mitte spam), regressiooni ülesandes numbriline väärtus (maja hind).

Näide:

• Omadused: vanus, sugu, ostude arv
• Eesmärk: uue toote ostmise tõenäosus

Python pandas-koodis võib see välja näha järgmiselt:

import pandas as pd

# Andmed
data = pd.DataFrame({
    'vanus': [25, 32, 40],
    'sugu': ['Mees', 'Naine', 'Mees'],
    'ostud': [5, 3, 8],
    'ostab': [1, 0, 1]  # eesmärk
})

features = data[['vanus', 'sugu', 'ostud']]
target = data['ostab']