Klasifikasi Data Menggunakan Machine Learning

Septiono Raka Wahyu Sasongko

Sosial Media


0 orang menyukai ini
Suka

Summary

Klasifikasi Data Menggunakan Machine Learning di Google Colab"

Dalam proyek ini, saya menggunakan Google Colab untuk membangun model machine learning berbasis klasifikasi menggunakan dataset dari Kaggle. Langkah-langkah utama meliputi:

  1. Persiapan Data: Dataset diunduh dari Kaggle dan diproses untuk mengatasi missing values serta encoding data kategorikal.
  2. Pemodelan: Model Random Forest digunakan sebagai algoritma klasifikasi, dengan dataset dibagi menjadi data latih (70%) dan data uji (30%).
  3. Evaluasi: Performa model diukur menggunakan metrik seperti confusion matrix, classification report, dan akurasi.
  4. Visualisasi: Hasil evaluasi divisualisasikan menggunakan heatmap untuk mempermudah interpretasi.

Proyek ini menekankan pentingnya preprocessing data, pemilihan model yang tepat, serta evaluasi performa model untuk mendukung keputusan berbasis data.

Description


 

  1. Setup Awal

Penjelasan:

  • files.upload(): Memungkinkan pengguna mengunggah file dari komputer mereka ke Colab.
  • pip install kaggle: Menginstal library Kaggle untuk mengakses dataset dari Kaggle.
  • !mkdir ~/.kaggle: Membuat direktori .kaggle di lingkungan Colab untuk menyimpan token autentikasi.
  • !cp kaggle.json ~/.kaggle/: Memindahkan file kaggle.json ke direktori .kaggle.
  • !chmod 600 ~/.kaggle/kaggle.json: Memberi izin akses aman pada file kaggle.json.
  • !kaggle datasets download: Mengunduh dataset dari Kaggle menggunakan username dan nama dataset.
  • !unzip: Mengekstrak file dataset yang telah diunduh.


 

  1. Import Libary

Penjelasan : 

  1. pandas: Untuk membaca, memproses, dan menganalisis data dalam bentuk tabel.
  2. numpy: Untuk operasi numerik yang efisien.
  3. matplotlib.pyplot dan seaborn: Untuk visualisasi data dan hasil analisis.
  4. sklearn.model_selection: Untuk membagi dataset menjadi data latih dan data uji.
  5. sklearn.ensemble: Menggunakan model Random Forest sebagai algoritma klasifikasi.
  6. sklearn.metrics: Untuk mengevaluasi performa model dengan metrik seperti confusion matrix, classification report, dan akurasi.
  7. Load Dataset

  1. Preprocessing

  1. Split Data dan Train Model

  1. Evaluasi Model dan Visualisasi Model


 

Informasi Course Terkait
  Kategori: Computer Vision
  Course: Komunikasi Interpersonal dalam Bisnis