pelatihan f1 score classification python bnsp

Pendahuluan Feature Engineering adalah salah satu tahapan terpenting dalam proses machine learning yang memengaruhi langsung performa model. Tanpa fitur yang relevan dan terstruktur dengan baik, algoritma machine learning tidak akan mampu membuat prediksi yang akurat. Selain itu, evaluasi model menjadi langkah lanjutan yang penting untuk memastikan model yang dibuat benar-benar efektif saat diimplementasikan di dunia nyata. Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman praktis tentang teknik feature engineering dan metode evaluasi model machine learning menggunakan Python dan scikit-learn. Sertifikasi BNSP akan menjadi bukti resmi kompetensi Anda sebagai Data Scientist. ✅ Pelatihan bisa diikuti online✅ Sertifikasi resmi dari BNSP✅ Biaya terjangkau, hanya Rp2.500.000 Unit Kompetensi Memahami Peran Feature Engineering dalam Machine Learning Pentingnya pemilihan dan transformasi fitur Teknik Feature Engineering One-hot encoding, normalization, binning, feature selection Handling Missing Value dan Outlier Imputasi dan deteksi outlier dengan IQR dan Z-Score Evaluasi Model Machine Learning Accuracy, precision, recall, F1-score, ROC-AUC Implementasi Evaluasi Model Cross-validation dan confusion matrix dengan Python Contoh Studi Kasus & Penyelesaiannya Studi Kasus: Memprediksi Ketepatan Pembayaran Kredit Dataset: Dataset pinjaman dari lembaga keuanganTujuan: Prediksi apakah peminjam akan membayar tepat waktu python CopyEdit import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import classification_report # Load data data = pd.read_csv("kredit.csv") # Feature engineering data['Gender'] = data['Gender'].fillna('Unknown') data = pd.get_dummies(data, columns=['Gender', 'Education']) # Normalisasi scaler = StandardScaler() data[['Income', 'LoanAmount']] = scaler.fit_transform(data[['Income', 'LoanAmount']]) # Model X = data.drop('OnTime', axis=1) y = data['OnTime'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # Evaluasi y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) Silabus Pelatihan dalam 2 Hari Hari Topik Deskripsi Hari 1 Feature Engineering - Identifikasi fitur penting, transformasi data, one-hot encoding, normalisasi Praktik dengan Python & Pandas - Studi kasus pengolahan fitur dan teknik preprocessing Hari 2 Evaluasi Model Machine Learning - Metode evaluasi model klasifikasi dan regresi (akurasi, precision, dll) Cross-validation dan presentasi hasil - Simulasi mini proyek dengan evaluasi performa dan laporan akhir Kesimpulan Pelatihan ini merupakan langkah tepat untuk memperdalam keterampilan Anda dalam bidang data science, khususnya pada tahapan krusial feature engineering dan evaluasi model machine learning. Materi disampaikan secara praktis dan dapat langsung diterapkan menggunakan Python. 🌐 Pelatihan online📜 Sertifikasi resmi dari BNSP💰 Biaya terjangkau hanya Rp2.500.000 👉 Info lengkap dan pendaftaran dapat diakses di:https://mobilefaculty.com/skema-sertifikasi-bidang-komputer/

Tag: pelatihan f1 score classification python bnsp

Pelatihan Data Science dan Sertifikasi BNSP: Feature Engineering dan Evaluasi Model Machine Learning