Тапшырмада кандай өзгөчөлүктөр (features) жана максат эмне?

Машин үйрөнүү тапшырмасында, өзгөрмөлөр (features) — моделдин үйрөнүшү жана болжау жүргүзүшү үчүн колдонулган кирүү өзгөрмөлөрү. Алар объекттерди же окуяларды сүрөттөйт, мисалы, жашы, киреше, басуу саны жана башка.

Максат (target) — модел аракет кылып болжаган өзгөрмө. Мисалы, классификациялык тапшырмада бул класс белгиси (спам/спам эмес), регрессиялык тапшырмада — сандык маанилүү (үйдүн баасы).

Мисал:

• Өзгөрмөлөр: жашы, жынысы, сатып алуулар саны
• Максат: жаңы продуктту сатып алуу мүмкүнчүлүгү

Python pandas колдонуп, бул мындай көрүнүшү мүмкүн:

import pandas as pd

# Маалыматтар
data = pd.DataFrame({
    'жашы': [25, 32, 40],
    'жынысы': ['эркек', 'аял', 'эркек'],
    'сатып алуулар': [5, 3, 8],
    'сатып алат': [1, 0, 1]  # максат
})

features = data[['жашы', 'жынысы', 'сатып алуулар']]
target = data['сатып алат']