[解決済み] フィーチャーとラベルの違いは何ですか？[クローズド］

質問

を踏襲しています。 チュートリアル を見ているのですが、その中で何かが 機能 または ラベル .

私が知っている限りでは、特徴量とはデータの性質を利用したものです。ラベルの意味がわからない、意味はわかるけど、機械学習の文脈でどういう意味なのか知りたい。

どのように解決するのですか？

簡単に言うと、特徴は入力、ラベルは出力です。 これは、分類と回帰の両方に当てはまります。

特徴とは、入力セットのデータの1列です。 例えば、誰かが選ぶペットの種類を予測する場合、入力の特徴には年齢、住んでいる地域、家族の収入などが含まれるかもしれません。 ラベルは、犬、魚、イグアナ、岩など、最終的な選択である。

一度モデルを学習させたら、それらの特徴を含む新しい入力のセットを与えれば、その人の予測されたラベル（ペットの種類）を返します。