‫Kami telah melalui langkah satu definisi masalah, kami telah melalui langkah dua data dan langkah ketiga, kami telah mendefinisikan apa
‫arti sukses bagi kami.
‫Sekarang, mari kita ke langkah keempat, yaitu fitur sekarang di sini.
‫Pertanyaan yang coba kami jawab adalah, apa yang sudah kami ketahui tentang data?
‫Sekarang, jika Anda belum pernah bekerja dengan data sebelumnya, Anda mungkin mendengar kata fitur ini
‫dan bertanya-tanya, apa artinya fitur?
‫Nah, Anda akan mendengar dunia ini banyak muncul dalam pembelajaran mesin, mungkin dalam bentuk pembelajaran
‫fitur atau variabel fitur, atau ketika seseorang bertanya ada berapa banyak fitur atau fitur apa saja yang ada?
‫Fitur adalah kata lain untuk berbagai bentuk data.
‫Sekarang, kita telah membahas berbagai jenis data, seperti terstruktur dan tidak terstruktur, tetapi
‫fitur mengacu pada berbagai bentuk data dalam data terstruktur atau tidak terstruktur.
‫Sebagai contoh, mari kita kembali ke masalah prediksi penyakit jantung.
‫Kita mungkin ingin melihat apakah hal-hal seperti berat badan seseorang, jenis kelaminnya, rata-rata detak jantung istirahatnya dan tulisan
‫nyeri dada mereka dapat digunakan untuk memprediksi apakah mereka menderita penyakit jantung atau tidak.
‫Tiga hal ini, berat badan pasien, rata-rata jenis kelamin, detak jantung istirahat dan nyeri dada adalah fitur
‫dari data.
‫Mereka juga bisa disebut sebagai variabel fitur, dengan kata lain, kami ingin menggunakan variabel fitur.
‫Untuk memprediksi variabel sasaran, yaitu apakah seseorang menderita penyakit jantung atau tidak.
‫Sekarang, ketika datang ke variabel fitur, sekali lagi, ada jenis yang berbeda.
‫Anda punya numerik, yang berarti angka seperti berat badan, ada kategorikal, yang berarti satu atau lain
‫hal, seperti jenis kelamin atau apakah pasien perokok atau tidak.
‫Dan kemudian ada turunan, yaitu ketika seseorang seperti Anda melihat data dan membuat fitur baru menggunakan fitur
‫yang sudah ada.
‫Misalnya, Anda mungkin melihat stempel waktu riwayat kunjungan rumah sakit seseorang.
‫Dan jika mereka telah melakukan kunjungan dalam setahun terakhir, Anda dapat membuat fitur kategoris yang disebut Dikunjungi pada tahun
‫lalu.
‫Jika seseorang berkunjung dalam setahun terakhir, mereka akan mendapatkan true atau dalam kasus kami, ya, jika
‫tidak, mereka akan mendapatkan false, atau dalam hal ini, tahu, proses penurunan fitur seperti ini dari data
‫sering disebut sebagai rekayasa fitur.
‫Contoh penyakit jantung kami terstruktur, tetapi data tidak terstruktur memiliki fitur di sana yang sedikit
‫kurang jelas.
‫Jika Anda melihat cukup banyak gambar anjing, Anda akan mulai memahami, OK, sebagian besar makhluk ini memiliki
‫bentuk yang keluar dari tubuh mereka, kaki mereka dan beberapa lingkaran di bagian depan, mata mereka.
‫Saat algoritme pembelajaran mesin melihat gambar yang berbeda, itu akan mulai mempelajari bentuk yang berbeda
‫ini dan lebih banyak lagi dan mencari tahu bagaimana gambar yang berbeda serupa atau berbeda satu sama lain.
‫Jangan khawatir ketika harus mencari tahu pola yang berbeda antara fitur seperti empat persegi panjang, semacam bentuk
‫yang keluar dari tubuh anjing atau lingkaran di depan kepala anjing, Anda tidak perlu memberi tahu
‫pembelajaran mesin algoritma apa mereka.
‫Hal yang indah adalah ia mengetahuinya sendiri.
‫Hal terakhir yang perlu diingat adalah fitur bekerja paling baik dalam algoritme pembelajaran mesin jika
‫banyak sampel memilikinya untuk saat ini, memprediksi masalah penyakit jantung mengatakan kami memiliki fitur yang disebut
‫Most Aid in Foods, yang memiliki daftar makanan yang pasien paling sering makan, tetapi hanya 10 persen atau 10 dari
‫100 catatan pasien yang memilikinya.
‫Jadi yang satu ini mengincar ID pasien empat, tiga sampai delapan memiliki makanan paling banyak, yaitu Frys tidak ideal.
‫Dan pasien lain ini tidak memilikinya karena ingat, hanya 10 dari 100 contoh yang memiliki makanan yang paling banyak
‫dimakan.
‫Mereka memiliki data di sini.
‫Jadi yang ini hanya hilang dan itu akan sama.
‫Jadi jika Anda bisa bayangkan, ada seratus pasien di sini, hanya 10 dari mereka yang akan mengisi kolom makanan yang
‫paling banyak dimakan ini.
‫Dan karena algoritme pembelajaran mesin belajar paling baik ketika semua sampel memiliki informasi yang serupa.
‫Kami memang mengabaikan yang ini atau mencoba mengumpulkan lebih banyak informasi sebelum menggunakannya.
‫Proses memastikan semua sampel memiliki informasi yang sama disebut cakupan fitur dalam kumpulan data yang
‫ideal.
‫Anda memiliki cakupan fitur yang lengkap.
‫Jadi agar kita ingin dapat menggunakan fitur ini di sebagian besar makanan, idealnya kita ingin semua nilai di sini, atau setidaknya
‫cakupan lebih dari 10 persen, yang berarti bahwa lebih dari 10 persen atau lebih dari sepuluh koma seratus
‫contoh memiliki beberapa semacam nilai di kolom ini.
‫Kami akan memiliki banyak latihan melihat fitur yang berbeda dalam pemilu mendatang dan proyek dan pelajaran sementara
‫itu, pikirkan tentang masalah yang harus Anda pecahkan baru-baru ini.
‫Fitur apa yang dimasukkan ke dalamnya dengan numerik atau kategoris, atau apakah Anda menggabungkannya ke dalam fitur turunan Anda
‫sendiri?