Was sind Prädiktoren beim maschinellen Lernen?

Ein Prädiktor ist eine Variable oder ein Merkmal in einem Datensatz, das verwendet wird, um Vorhersagen über das Ergebnis oder die Zielvariable zu treffen. Mit anderen Worten handelt es sich um eine Variable, von der angenommen wird, dass sie einen Einfluss auf das Ergebnis des Interesses hat.

Wenn wir beispielsweise versuchen, den Preis eines Hauses anhand seiner Merkmale wie der Anzahl der Schlafzimmer, der Quadratmeterzahl, und Standort, dann wären die Anzahl der Schlafzimmer und die Quadratmeterzahl Prädiktoren und der Preis des Hauses wäre die Zielvariable.

Beim maschinellen Lernen werden Prädiktoren als Eingabevariablen für ein Modell verwendet, und das Modell lernt, wie diese Eingaben verwendet werden um Vorhersagen über die Zielvariable zu treffen. Das Ziel besteht darin, eine Beziehung zwischen den Prädiktoren und der Zielvariablen zu finden, die es dem Modell ermöglicht, genaue Vorhersagen zu treffen.

Es ist wichtig zu beachten, dass nicht alle Variablen in einem Datensatz als Prädiktoren nützlich sind. Einige Variablen sind möglicherweise irrelevant oder können die Beziehung zwischen den Prädiktoren und der Zielvariablen verfälschen. Es ist wichtig, die Variablen in einem Datensatz sorgfältig auszuwerten und nur diejenigen auszuwählen, die für das vorliegende Problem am relevantesten sind.