머신러닝의 예측변수란 무엇입니까?

예측자는 결과 또는 목표 변수에 대한 예측을 만드는 데 사용되는 데이터 세트의 변수 또는 기능입니다. 즉, 관심 결과에 영향을 미칠 것으로 생각되는 변수입니다.

예를 들어 침실 수, 면적, 위치이면 침실 수와 면적이 예측 변수가 되고 집 가격이 목표 변수가 됩니다.

기계 학습에서 예측 변수는 모델의 입력 변수로 사용되며 모델은 이러한 입력을 사용하는 방법을 학습합니다. 목표 변수에 대해 예측합니다. 목표는 모델이 정확한 예측을 할 수 있도록 예측 변수와 대상 변수 사이의 관계를 찾는 것입니다.

데이터 세트의 모든 변수가 예측 변수로 유용하지는 않다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 일부 변수는 관련성이 없거나 예측 변수와 목표 변수 간의 관계를 혼란스럽게 할 수 있습니다. 데이터세트의 변수를 주의 깊게 평가하고 당면한 문제와 가장 관련성이 높은 변수만 선택하는 것이 중요합니다.