【问题标题】:What is the difference between "feature" and "independent variable"?“特征”和“自变量”有什么区别?
【发布时间】:2018-05-08 05:10:52
【问题描述】:

我已经看到,在机器学习中,术语“特征”和“标签”被用来指代我认为的“自变量”和“因变量”(更多同义词来自 Wikipedia)。

Wikipedia page describing the term "feature" 似乎描述了自变量。 This discussion 似乎也支持它们是等价的想法。

我想知道这些术语是否等效并且可以互换使用。如果不是,有什么区别?

特别欢迎这些术语的历史背景。

【问题讨论】:

  • 您还可以添加解释变量和响应变量。正如下面的答案所述,它们源于所使用的领域。一些来自统计数据,一些来自机器学习 (CS),还有一些来自计量经济学。

标签: machine-learning data-science


【解决方案1】:

“特征”和“自变量”是同一事物的不同术语。 “特征”在机器学习中比较常见,而“自变量”在统计中比较常见。

一些更为等效的术语是“协变量”、“预测变量”和“回归输入”。 它们可以互换使用

【讨论】:

  • 感谢@Dheeraj!那是我的怀疑。你有资源吗?为学术会议准备一些东西
  • 找到了。看起来它与它在 AI 和图像识别中的起源有关,正如简要讨论过的 in this lesson
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