{"text": "### Human: Bagaimana teknik fitur meningkatkan akurasi model pembelajaran mesin?. ### Assistant: Teknik fitur adalah proses memilih, mengubah, dan membuat fitur yang relevan dari data mentah untuk digunakan dalam model pembelajaran mesin. Proses ini meningkatkan akurasi model dengan mengidentifikasi dan memberikan data yang paling relevan dan prediktif sebagai input. Dengan memilih dan membuat fitur yang menangkap karakteristik penting dari data, model dapat membuat prediksi yang lebih baik dengan mengidentifikasi pola dan hubungan yang tidak akan terlihat menggunakan data mentah saja. Sebagai contoh, mengubah tanggal menjadi hari minggu atau bulan tahun dapat menyoroti pola musiman yang penting dalam membuat prediksi. Selain itu, teknik fitur dapat meningkatkan akurasi model dengan mengurangi dimensi data. Dengan menghilangkan fitur yang tidak relevan atau berlebihan, model dapat belajar lebih efisien dan lebih umum untuk data baru, yang mengarah ke tingkat keakuratan yang lebih tinggi. Pembelajaran fitur secara keseluruhan, meningkatkan kinerja model rekayasa mesin dengan memberikan input data yang relevan, memberikan informasi dan prediksi yang disederhanakan, memungkinkan untuk lebih akurat."}