Набор признаков — группа входных признаков, используемых моделью машинного обучения для обучения или инференса. Он определяет, какие атрибуты, сигналы или производные значения модель может использовать для построения прогнозов.
The group of features your machine learning model trains on. For example, a simple feature set for a model that predicts housing prices might consist of postal code, property size, and property condition.