Rekayasa fitur adalah proses membuat fitur baru atau memodifikasi fitur yang sudah ada dari data mentah untuk meningkatkan performa model pembelajaran mesin. Ini merupakan aspek penting karena kualitas dan relevansi fitur berdampak signifikan terhadap kemampuan model untuk mempelajari pola dan membuat prediksi yang akurat.
Mengapa Rekayasa Fitur Itu Penting
-
Peningkatan Performa Model: Fitur yang dirancang dengan baik dapat menyoroti pola dan hubungan dalam data yang mungkin sulit dipelajari oleh model. Hal ini menghasilkan akurasi prediksi yang lebih baik.
-
Mengurangi Overfitting: Rekayasa fitur dapat membantu mengurangi overfitting dengan memberikan model representasi data yang lebih bermakna dan umum.
-
Penyederhanaan dan Interpretabilitas: Fitur yang direkayasa dapat menyederhanakan hubungan kompleks dalam data, membuat model lebih mudah diinterpretasikan dan dipahami.
Contoh Teknik Umum yang Digunakan dalam Rekayasa Fitur
-
Imputasi: Menangani nilai yang hilang dengan menghubungkannya dengan ukuran statistik seperti mean, median, atau mode.
-
One-Hot Encoding: Mengubah variabel kategori menjadi vektor biner, memungkinkan model memahami dan memproses data kategorikal.
-
Penskalaan Fitur: Menormalkan atau menstandardisasi fitur numerik ke skala yang serupa, mencegah fitur tertentu mendominasi karena besarnya yang lebih besar.
-
Fitur Polinomial: Menghasilkan fitur baru dengan meningkatkan fitur yang ada ke tingkat yang lebih tinggi, menangkap hubungan nonlinier.
-
Pemilihan Fitur: Memilih fitur yang paling relevan dan membuang fitur yang kurang informatif untuk mengurangi dimensi dan noise dalam data.
-
Pengelompokan atau Diskritisasi: Mengelompokkan fitur numerik berkelanjutan ke dalam kumpulan atau kategori, menyederhanakan hubungan yang kompleks.
-
Persilangan/Interaksi Fitur: Membuat fitur baru dengan menggabungkan atau menginteraksikan fitur yang sudah ada untuk menangkap interaksi di antara fitur-fitur tersebut.
-
Transformasi Fitur: Menerapkan transformasi matematika seperti logaritma atau akar kuadrat untuk membuat data lebih terdistribusi normal atau untuk mengurangi skewness.
-
Rekayasa Fitur Teks: Teknik seperti TF-IDF (Term Frekuensi-Invers Dokumen Frekuensi), penyematan kata, atau n-gram untuk merepresentasikan data tekstual secara efektif.
-
Fitur Temporal: Mengekstraksi fitur dari stempel waktu, seperti hari dalam seminggu, bulan, atau perbedaan waktu, yang dapat mengungkapkan pola yang terkait dengan waktu.
Setiap masalah dan kumpulan data mungkin memerlukan pendekatan berbeda untuk rekayasa fitur. Pengetahuan domain pakar sering kali memainkan peran penting dalam mengidentifikasi teknik paling efektif untuk tugas tertentu. Rekayasa fitur yang berhasil dapat secara signifikan meningkatkan kekuatan prediktif dan kemampuan generalisasi model, menjadikannya bagian mendasar dari alur kerja pembelajaran mesin.
