Vad är prediktorer i maskininlärning?

En prediktor är en variabel eller funktion i en datauppsättning som används för att göra förutsägelser om utfalls- eller målvariabeln. Det är med andra ord en variabel som tros ha en effekt på resultatet av intresse.

Till exempel, om vi försöker förutsäga priset på ett hus utifrån dess egenskaper, såsom antalet sovrum, kvadratmeter, och plats, då skulle antalet sovrum och kvadratmeter vara prediktorer, och priset på huset skulle vara målvariabeln.

I maskininlärning används prediktorer som indatavariabler till en modell, och modellen lär sig hur man använder dessa indata att göra förutsägelser om målvariabeln. Målet är att hitta ett samband mellan prediktorerna och målvariabeln som gör det möjligt för modellen att göra korrekta förutsägelser.

Det är viktigt att notera att inte alla variabler i en datauppsättning kommer att vara användbara som prediktorer. Vissa variabler kan vara irrelevanta eller kan förvirra förhållandet mellan prediktorerna och målvariabeln. Det är viktigt att noggrant utvärdera variablerna i en datauppsättning och bara välja de som är mest relevanta för det aktuella problemet.