[ML] 피쳐(Featrue)와 샘플(Sample)의 차이

훈련 데이터의 입력 행렬을 X라고 하였을 때 샘플(Sample)과 특성(Feature)의 정의는 다음과 같음

 

 

머신 러닝에서는 데이터를 셀 수 있는 단위로 구분할 때, 각각을 샘플이라고 부르며,

종속 변수 y를 예측하기 위한 각각의 독립 변수 x를 특성이라고 부릅니다.

 

쉽게 말하면, 피처는 각 샘플이 가지는 속성 또는 특성이며 샘플은 피처 값들의 집합으로 이루어진 하나의 관측값 또는 데이터 포인트를 의미

 

개념	피쳐	샘플
정의	각 샘플이 가지는 속성 또는 특성	피쳐 값들의 집합으로 이루어진 데이터 포인트
구조	데이터셋의 열	데이터셋의 행
예시	키, 몸무게, 나이	한 사람의 정보(키, 몸무게, 나이)
역할	모델의 입력 값	모델이 예측하고자 하는 대상