Koji su znakovi (features), a koji je cilj u zadatku?

U zadatku mašinskog učenja, karakteristike (features) su ulazne promenljive koje model koristi za učenje i predviđanje. One opisuju objekte ili događaje, na primer, starost, prihod, broj klikova itd.

Cilj (target) je promenljiva koju model pokušava da predvidi. Na primer, u zadatku klasifikacije to može biti oznaka klase (spam/ne spam), u zadatku regresije — numerička vrednost (cena kuće).

Primer:

• Karakteristike: starost, pol, broj kupovina
• Cilj: verovatnoća kupovine novog proizvoda

U Python kodu koristeći pandas, ovo može izgledati ovako:

import pandas as pd

# Podaci
dati = pd.DataFrame({
    'starost': [25, 32, 40],
    'pol': ['M', 'Ž', 'M'],
    'kupovine': [5, 3, 8],
    'kupiće': [1, 0, 1]  # cilj
})

features = dati[['starost', 'pol', 'kupovine']]
target = dati['kupiće']