Set di Addestramento
Nel learning supervisionato o non supervisionato, il training set viene solitamente presentato in formato tabellare.
Un esempio è il diabetes dataset, utilizzato per prevedere se una persona ha il diabete. Contiene i record di 768 donne con parametri quali età, indice di massa corporea e pressione sanguigna. Questi parametri sono chiamati feature.
Il dataset include anche una colonna 'Outcome' che indica se la persona ha il diabete. Questa è la variabile target.
Ogni riga della tabella rappresenta un'istanza (chiamata anche data point o sample), che rappresenta le informazioni relative a un singolo individuo.
La tabella (training set) contiene una colonna target, il che significa che è etichettata.
Il compito è addestrare il modello ML su questo training set e, una volta addestrato, potrà prevedere per altre persone (nuove istanze) se hanno il diabete basandosi solo sulle feature.
Questo training set è un esempio di dataset biased poiché contiene esclusivamente informazioni su donne di almeno 21 anni. Pertanto, il modello potrebbe produrre previsioni meno accurate per uomini o per donne sotto i 21 anni, poiché non è stato addestrato su questi gruppi.
Durante la programmazione, le colonne delle caratteristiche sono solitamente assegnate a X e le colonne target assegnate come y.
E le caratteristiche delle nuove istanze sono assegnate come X_new.
Grazie per i tuoi commenti!
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What is the difference between features and the target variable?
Can you explain what X, y, and X_new represent in machine learning?
How does the model use X_new to make predictions?
Awesome!
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Nel learning supervisionato o non supervisionato, il training set viene solitamente presentato in formato tabellare.
Un esempio è il diabetes dataset, utilizzato per prevedere se una persona ha il diabete. Contiene i record di 768 donne con parametri quali età, indice di massa corporea e pressione sanguigna. Questi parametri sono chiamati feature.
Il dataset include anche una colonna 'Outcome' che indica se la persona ha il diabete. Questa è la variabile target.
Ogni riga della tabella rappresenta un'istanza (chiamata anche data point o sample), che rappresenta le informazioni relative a un singolo individuo.
La tabella (training set) contiene una colonna target, il che significa che è etichettata.
Il compito è addestrare il modello ML su questo training set e, una volta addestrato, potrà prevedere per altre persone (nuove istanze) se hanno il diabete basandosi solo sulle feature.
Questo training set è un esempio di dataset biased poiché contiene esclusivamente informazioni su donne di almeno 21 anni. Pertanto, il modello potrebbe produrre previsioni meno accurate per uomini o per donne sotto i 21 anni, poiché non è stato addestrato su questi gruppi.
Durante la programmazione, le colonne delle caratteristiche sono solitamente assegnate a X e le colonne target assegnate come y.
E le caratteristiche delle nuove istanze sono assegnate come X_new.
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