Wat zijn voorspellers in machine learning?

Een voorspeller is een variabele of kenmerk in een dataset die wordt gebruikt om voorspellingen te doen over de uitkomst of doelvariabele. Met andere woorden, het is een variabele waarvan wordt aangenomen dat deze een effect heeft op de uitkomst van de rente. Als we bijvoorbeeld de prijs van een huis proberen te voorspellen op basis van de kenmerken ervan, zoals het aantal slaapkamers, vierkante meters, en locatie, dan zouden het aantal slaapkamers en vierkante meters voorspellers zijn, en de prijs van het huis de doelvariabele. Bij machinaal leren worden voorspellers gebruikt als invoervariabelen voor een model, en het model leert hoe deze invoer moet worden gebruikt om voorspellingen te doen over de doelvariabele. Het doel is om een relatie te vinden tussen de voorspellers en de doelvariabele, waardoor het model nauwkeurige voorspellingen kan doen. Het is belangrijk op te merken dat niet alle variabelen in een dataset nuttig zullen zijn als voorspellers. Sommige variabelen zijn mogelijk niet relevant of kunnen de relatie tussen de voorspellers en de doelvariabele verstoren. Het is belangrijk om de variabelen in een gegevensset zorgvuldig te evalueren en alleen de variabelen te selecteren die het meest relevant zijn voor het betreffende probleem.