Persilangan fitur adalah fitur sintetis yang dibuat dengan mengalikan (melintasi) dua fitur atau lebih. Kombinasi persilangan fitur dapat memberikan kemampuan prediktif selain yang dapat diberikan oleh fitur tersebut satu per satu.
Persilangan Fitur
Persilangan Fitur
Persilangan Fitur adalah nama dari pendekatan ini
Tentukan template dengan format [A x B]
Dapat menjadi kompleks: [A x B x C x D x E]
Jika A dan B mewakili fitur boolean, seperti kelompok, hasil persilangan dapat menjadi sangat jarang
Persilangan Fitur: Beberapa Contoh
Prediktor harga pasar perumahan:
[latitude X num_bedrooms]
Persilangan Fitur: Beberapa Contoh
Prediktor harga pasar perumahan:
[latitude X num_bedrooms]
Prediktor Toic-Tac-Toe:
[pos1 x pos2 x ... x pos9]
Persilangan Fitur: Mengapa melakukan ini?
Pembelajar linear menggunakan model linear
Pembelajar tersebut menskalakan data besar dengan baik, misalnya, Vowpal Wabbit, sofia-ml
Namun, tanpa persilangan fitur, ekspresi model ini akan dibatasi
Menggunakan persilangan fitur + data besar adalah salah satu strategi efisien untuk mempelajari model yang sangat kompleks
