Mik azok a prediktorok a gépi tanulásban?

A prediktor egy olyan változó vagy jellemző az adatkészletben, amelyet arra használnak, hogy előrejelzéseket készítsenek az eredményről vagy a célváltozóról. Más szóval, ez egy olyan változó, amelyről úgy gondolják, hogy hatással van az érdeklődés kimenetelére.

Például, ha egy ház árát próbáljuk megjósolni annak jellemzői alapján, mint például a hálószobák száma, alapterülete, és elhelyezkedése, akkor a hálószobák száma és a négyzetméter lenne előrejelző, és a ház ára lenne a célváltozó.

A gépi tanulás során a prediktorokat a modell bemeneti változóiként használják, és a modell megtanulja, hogyan kell ezeket a bemeneteket használni. hogy előrejelzéseket készítsünk a célváltozóról. A cél az előrejelzők és a célváltozó közötti kapcsolat megtalálása, amely lehetővé teszi a modell számára, hogy pontos előrejelzéseket készítsen.

Fontos megjegyezni, hogy egy adatkészletben nem minden változó használható előrejelzőként. Egyes változók irrelevánsak lehetnek, vagy megzavarhatják a prediktorok és a célváltozó közötti kapcsolatot. Fontos, hogy gondosan értékelje az adatkészlet változóit, és csak azokat válassza ki, amelyek a leginkább relevánsak az adott probléma szempontjából.