Care sunt caracteristicile (features) și care este ținta în sarcină?

Într-o sarcină de învățare automată, caracteristicile (features) sunt variabilele de intrare pe care modelul le utilizează pentru a învăța și a face predicții. Ele descriu obiecte sau evenimente, de exemplu, vârsta, venitul, numărul de clicuri etc.

Ținta (target) este variabila pe care modelul încearcă să o prezică. De exemplu, într-o sarcină de clasificare, poate fi eticheta de clasă (spam/nu spam), într-o sarcină de regresie, o valoare numerică (prețul casei).

Exemplu:

• Caracteristici: vârsta, sexul, numărul de cumpărături
• Țintă: probabilitatea de a cumpăra un nou produs

În cod Python cu pandas, acest lucru ar putea arăta astfel:

import pandas as pd

# Date
date = pd.DataFrame({
    'vârsta': [25, 32, 40],
    'sex': ['M', 'F', 'M'],
    'cumpărături': [5, 3, 8],
    'va_cumpăra': [1, 0, 1]  # țintă
})

features = date[['vârsta', 'sex', 'cumpărături']]
target = date['va_cumpăra']