Apakah Peramal dalam Pembelajaran Mesin?

Peramal ialah pembolehubah atau ciri dalam set data yang digunakan untuk membuat ramalan tentang hasil atau pembolehubah sasaran. Dalam erti kata lain, ia adalah pembolehubah yang dianggap mempunyai kesan ke atas hasil minat.

Sebagai contoh, jika kita cuba meramalkan harga rumah berdasarkan ciri-cirinya, seperti bilangan bilik tidur, rakaman persegi, dan lokasi, maka bilangan bilik tidur dan rakaman persegi akan menjadi peramal, dan harga rumah akan menjadi pembolehubah sasaran.

Dalam pembelajaran mesin, peramal digunakan sebagai pembolehubah input kepada model, dan model belajar cara menggunakan input ini untuk membuat ramalan tentang pembolehubah sasaran. Matlamatnya adalah untuk mencari hubungan antara peramal dan pembolehubah sasaran yang membolehkan model membuat ramalan yang tepat.

Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa tidak semua pembolehubah dalam set data akan berguna sebagai peramal. Sesetengah pembolehubah mungkin tidak relevan atau mungkin mengelirukan hubungan antara peramal dan pembolehubah sasaran. Adalah penting untuk menilai dengan teliti pembolehubah dalam set data dan memilih hanya pembolehubah yang paling berkaitan dengan masalah yang dihadapi.