Características objetivo

Una característica objetivo es la variable sobre la que está interesado en aprender más. A menudo, esto significa la variable para la que está tratando de hacer estimaciones, como el valor de una casa. O bien, podría describir una forma de categorizar algo, como a qué especie pertenece un animal. Una característica objetivo también se puede utilizar simplemente para determinar cómo modificar el propio conjunto de datos para optimizarlo para algún otro propósito. En cualquiera de estos casos, la característica objetivo es de importancia primordial para el conjunto de datos. Recuerde que, en el aprendizaje automático supervisado, los conjuntos de datos están etiquetados. La característica etiquetada es la misma que la característica objetivo, es sobre lo que desea que la máquina tome decisiones.

Es posible que no siempre sea claro cuáles deben ser realmente las características objetivo. Esto puede ser cierto incluso cuando se trabaja con un conjunto de datos limpio. Parte del análisis de dicho conjunto de datos será identificar realmente una o más características objetivo. Una comprensión profunda del problema que está tratando de resolver es la mejor manera de comenzar, ya que esto revelará buenos candidatos para las características objetivo en la mayoría de las situaciones. Por ejemplo, si un estudio de cine desea determinar si debe o no financiar una secuela, las características objetivo podrían ser: cuánto dinero hizo la película en taquilla; cuántos usuarios vieron la película en los servicios de transmisión; las puntuaciones promedio de revisión que recibió la película; y así sucesivamente. Todas estas características pueden medir el rendimiento de una película de diferentes maneras y el rendimiento de una película ayuda a los estudios a decidir para qué películas vale la pena hacer secuelas y cuáles no.

En situaciones en las que su conocimiento del problema no siempre le ayuda a decidir qué características objetivo elegir, debe considerar la posibilidad de investigar estudios de casos del mundo real o ejemplos que sean similares al problema que está intentando resolver o usar conjuntos de datos similares. El trabajo realizado por otros puede proporcionarle la información que necesita para elegir las mejores características objetivo.

Del mismo modo, la elección de las características objetivo puede ser más obvia cuando se tiene en cuenta qué tipo de modelo se está intentando crear. Si desea crear un modelo que pueda clasificar datos y el conjunto de datos solo tiene una variable categórica, es muy probable que esa variable sea la característica objetivo que está buscando. Por lo tanto, conocer los tipos de características es una vez más importante.

Información adicional