机器学习中的预测器是什么？

预测变量是数据集中的变量或特征，用于对结果或目标变量进行预测。换句话说，它是一个被认为对兴趣结果有影响的变量。例如，如果我们试图根据房屋的特征（例如卧室数量、平方英尺）来预测房屋的价格，和位置，那么卧室数量和平方英尺将是预测变量，房屋价格将是目标变量。

在机器学习中，预测变量用作模型的输入变量，模型学习如何使用这些输入对目标变量进行预测。目标是找到预测变量和目标变量之间的关系，使模型能够做出准确的预测。值得注意的是，并非数据集中的所有变量都可用作预测变量。某些变量可能不相关或可能混淆预测变量和目标变量之间的关系。仔细评估数据集中的变量并仅选择与当前问题最相关的变量非常重要。