Ce sunt predictorii în învățarea automată?

Un predictor este o variabilă sau o caracteristică dintr-un set de date care este utilizată pentru a face predicții despre rezultatul sau variabila țintă. Cu alte cuvinte, este o variabilă despre care se crede că are un efect asupra rezultatului interesului.

De exemplu, dacă încercăm să anticipăm prețul unei case pe baza caracteristicilor sale, cum ar fi numărul de dormitoare, suprafața pătrată, și locație, atunci numărul de dormitoare și metru pătrat ar fi predictori, iar prețul casei ar fi variabila țintă.

În învățarea automată, predictorii sunt utilizați ca variabile de intrare pentru un model, iar modelul învață cum să folosească aceste intrări pentru a face predicții despre variabila țintă. Scopul este de a găsi o relație între predictori și variabila țintă care să permită modelului să facă predicții precise.

Este important de reținut că nu toate variabilele dintr-un set de date vor fi utile ca predictori. Unele variabile pot fi irelevante sau pot confunda relația dintre predictori și variabila țintă. Este important să evaluați cu atenție variabilele dintr-un set de date și să le selectați numai pe cele care sunt cele mai relevante pentru problema în cauză.