target是什么意思

在机器学习模型中，target 通常指的是我们要预测或分类的目标变量。在监督学习中，我们通常会将数据分为特征和目标变量两部分，其中特征是用来训练模型的输入，目标变量则是我们希望模型能够预测或分类的输出。

例如，在企业信用评估模型中，我们可以使用企业的各种财务和经营指标作为特征，然后将企业的信用评级或违约概率作为目标变量。在这种情况下，我们的模型的目标就是根据企业的各个特征来预测其信用评级或违约概率。

在 logistic 回归模型中，我们通常会将目标变量表示为二元变量，例如 0 或 1，表示某个事件是否发生。在企业信用评估模型中，我们可以将违约概率表示为 0 或 1，其中 0 表示企业不会违约，1 表示企业可能会违约。然后，我们可以使用 logistic 回归模型来预测企业的违约概率，并根据模型的输出做出相应的决策。