Quali sono le caratteristiche (features) e qual è l'obiettivo nel compito?

In un compito di apprendimento automatico, le caratteristiche (features) sono le variabili di input che il modello utilizza per imparare e fare previsioni. Descrivono oggetti o eventi, ad esempio età, reddito, numero di clic, ecc.

Il target (obiettivo) è la variabile che il modello cerca di prevedere. Ad esempio, in un compito di classificazione può essere l'etichetta di classe (spam/non spam), in un compito di regressione un valore numerico (prezzo di una casa).

Esempio:

• Caratteristiche: età, genere, numero di acquisti
• Target: probabilità di acquistare un nuovo prodotto

In codice Python usando pandas, potrebbe apparire così:

import pandas as pd

# Dati
dati = pd.DataFrame({
    'età': [25, 32, 40],
    'genere': ['M', 'F', 'M'],
    'acquisti': [5, 3, 8],
    'acquisterà': [1, 0, 1]  # target
})

features = dati[['età', 'genere', 'acquisti']]
target = dati['acquisterà']