Memahami Fitur Lapful dalam Pembelajaran Mesin dan Analisis Data

Lapful adalah istilah yang digunakan dalam konteks pembelajaran mesin dan analisis data. Ini mengacu pada sekumpulan fitur atau variabel yang terkait satu sama lain dan dapat digabungkan untuk membentuk fitur atau variabel baru.

Dalam praktiknya, ketika bekerja dengan kumpulan data besar, biasanya memiliki banyak fitur atau variabel yang sangat berkorelasi dengan satu sama lain. Dengan menggabungkan fitur-fitur ini ke dalam kumpulan fitur yang lebih kecil, kita dapat menyederhanakan proses analisis dan pemodelan, sambil tetap mempertahankan informasi yang paling penting.

Misalnya, dalam kumpulan data yang berisi informasi tentang pembelian pelanggan, fitur "umur pelanggan", " jenis kelamin pelanggan", dan "lokasi pelanggan" mungkin dianggap sebagai fitur yang tidak berguna, karena semuanya terkait satu sama lain dan dapat digabungkan menjadi satu fitur yang disebut "demografi pelanggan". Kumpulan fitur yang disederhanakan ini kemudian dapat digunakan untuk analisis atau pemodelan lebih lanjut, seperti memprediksi churn pelanggan atau merekomendasikan produk.

Konsep fitur lapful mirip dengan analisis komponen utama (PCA), yaitu teknik yang digunakan untuk mengurangi dimensi dari kumpulan data berdimensi tinggi dengan mengidentifikasi fitur yang paling penting dan menggabungkannya ke dalam kumpulan yang lebih kecil. Namun, meskipun PCA adalah teknik linier yang bekerja pada seluruh kumpulan data, fitur lapful biasanya berasal dari subkumpulan data dan dirancang untuk menangkap hubungan non-linier antar fitur.