Rekayasa fitur adalah proses menggunakan pengetahuan domain dan analisis ilmiah untuk mengekstrak fitur berguna dari data mentah. Ini adalah proses penting dalam bidang penambangan data, yang merupakan praktik mengubah kumpulan data besar menjadi wawasan yang bermakna. Tujuan rekayasa fitur adalah untuk mengidentifikasi pola data yang paling relevan dan kuat yang dapat digunakan untuk memprediksi kejadian di masa depan.
Rekayasa fitur penting untuk aplikasi pembelajaran mesin berbasis data karena membantu meningkatkan akurasi algoritma pembelajaran. Ini melibatkan transformasi data mentah menjadi fitur yang lebih bermakna yang dapat digunakan dalam model matematika. Fitur-fitur ini dapat dihasilkan dari data masukan yang ada atau dengan menggabungkan fitur-fitur yang berbeda untuk membuat fitur-fitur baru. Rekayasa fitur juga berupaya mengidentifikasi hubungan atau pola utama di antara berbagai variabel yang dapat digunakan untuk membuat prediksi.
Proses rekayasa fitur sering kali menggunakan teknik pembelajaran tanpa pengawasan, seperti pengelompokan atau pengurangan dimensi, untuk menganalisis data dan menemukan hubungan penting. Metode pemilihan fitur juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi fitur paling penting dan informatif dalam kumpulan data. Selain itu, pengetahuan domain dapat dimanfaatkan untuk mengidentifikasi fitur yang mungkin berguna untuk tugas pembelajaran mesin tertentu.
Singkatnya, rekayasa fitur adalah langkah penting dalam setiap proses penambangan data dan penting untuk membangun model pembelajaran mesin yang kuat dan akurat. Dengan menerapkan pengetahuan domain dan teknik pemilihan fitur, rekayasa fitur dapat membuka hubungan tersembunyi dalam data dan meningkatkan akurasi algoritma prediktif.
