O que são preditores em aprendizado de máquina?

Um preditor é uma variável ou recurso em um conjunto de dados usado para fazer previsões sobre o resultado ou variável alvo. Em outras palavras, é uma variável que se acredita ter um efeito no resultado de interesse.

Por exemplo, se estivermos tentando prever o preço de uma casa com base em suas características, como número de quartos, metragem quadrada, e localização, então o número de quartos e a metragem quadrada seriam preditores, e o preço da casa seria a variável alvo.

No aprendizado de máquina, os preditores são usados como variáveis de entrada para um modelo, e o modelo aprende como usar essas entradas para fazer previsões sobre a variável alvo. O objetivo é encontrar um relacionamento entre os preditores e a variável de destino que permita ao modelo fazer previsões precisas.

É importante observar que nem todas as variáveis em um conjunto de dados serão úteis como preditores. Algumas variáveis podem ser irrelevantes ou confundir a relação entre os preditores e a variável alvo. É importante avaliar cuidadosamente as variáveis num conjunto de dados e selecionar apenas aquelas que são mais relevantes para o problema em questão.