Les features (variables explicatives) sont les colonnes d'entrée qu'un modèle utilise pour prédire ; la cible (target) est la valeur à prédire. Dans scikit-learn, les features sont regroupées dans une matrice X et la cible dans un vecteur y.
Exemple
X = df[['surface', 'nb_pieces']]
y = df['prix']