Description

Berikut adalah langkah-langkah umum untuk melakukan klasifikasi data menggunakan machine learning dengan Jupyter Notebook atau Google Colaboratory:

1. Persiapkan dataset: Pertama, perlu mempersiapkan dataset yang akan digunakan untuk melatih dan menguji model klasifikasi. Pastikan dataset memiliki fitur (atribut) yang relevan dan label kelas yang ingin diprediksi.
2. Impor library: Di awal kode Python, impor library yang diperlukan untuk membangun model klasifikasi. Beberapa library yang umum digunakan termasuk numpy, pandas, scikit-learn, dan matplotlib.
3. Eksplorasi data: Selanjutnya, lakukan eksplorasi data untuk memahami karakteristik dataset.  Dapat melakukan visualisasi data, menghitung statistik deskriptif, dan memeriksa hubungan antara fitur dan label kelas.
4. Persiapan data: Setelah itu, lakukan persiapan data seperti pengkodean variabel kategorikal, penanganan missing values, dan normalisasi atau standarisasi fitur jika diperlukan. Pastikan data dalam format yang sesuai untuk pemodelan.
5. Pembagian dataset: Bagi dataset menjadi subset pelatihan (training set) dan subset pengujian (testing set). Subset pelatihan akan digunakan untuk melatih model, sedangkan subset pengujian akan digunakan untuk menguji performa model.
6. Pembangunan model: Pilih algoritma machine learning yang sesuai untuk tugas klasifikasi. Contoh algoritma yang populer adalah Decision Trees, Random Forests, Support Vector Machines (SVM), dan k-Nearest Neighbors (k-NN). Impor algoritma tersebut dan inisialisasi objek model.
7. Pelatihan model: Latih model menggunakan subset pelatihan. Gunakan metode fit() atau train() pada objek model dengan memberikan fitur dan label kelas dari subset pelatihan.
8. Evaluasi model: Setelah pelatihan selesai, evaluasi performa model menggunakan subset pengujian. Hitung metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score untuk memahami seberapa baik model dalam melakukan klasifikasi.
9. Penyempurnaan model: Jika performa model tidak memuaskan,  dapat melakukan penyempurnaan model dengan mengubah parameter algoritma atau menggunakan teknik pemrosesan data yang berbeda. Ulangi langkah-langkah 6 hingga 8 untuk menguji model yang diperbarui.
10. Prediksi: Setelah puas dengan performa model, dapat menggunakannya untuk melakukan prediksi pada data baru yang tidak diketahui. Pastikan data baru yang akan diprediksi memiliki format yang sama dengan data yang digunakan untuk melatih model.

Jupyter Notebook dan Google Colaboratory (Colab) menyediakan lingkungan interaktif yang memungkinkan menjalankan kode Python langkah demi langkah. Dapat mengimpor dataset, membangun model, dan melihat hasil dengan mudah menggunakan notebook tersebut.