Persiapan Data untuk Machine Learning

Pada pelajaran ini, kamu akan belajar tentang pendahuluan persiapan data untuk machine learning. Materi dalam pelajaran ini mencakup pentingnya persiapan data dalam machine learning serta pengenalan dataset UCI ML Breast Cancer Wisconsin.

Pada pelajaran ini, kamu akan belajar tentang tahapan persiapan data. Materi dalam pelajaran ini mencakup pemahaman data seperti profil awal data, menentukan variabel target serta data cleaning (pembersihan data).

Pada pelajaran ini, kamu akan belajar tentang pembagian dataset. Materi dalam pelajaran ini meliputi tujuan pembagian dataset, pembagian proporsional, mengenal fungsi train_test_split, contoh kode pembagian dataset, serta stratifikasi.

Pada pelajaran ini, kamu akan belajar tentang pengelolaan data yang imbalance. Materi dalam pelajaran ini mencakup mengenal data yang imbalance (tidak seimbang), oversampling dengan SMOTE serta undersampling dengan NearMiss.

Pelajaran ini merangkum setiap materi pada modul Persiapan Data untuk Machine Learning secara singkat. Kamu bisa menggunakan modul ini untuk merefresh semua materi yang telah dipelajari pada modul Persiapan Data untuk Machine Learning.

Pada quiz ini, kamu perlu menjawab beberapa pertanyaan pilihan ganda untuk menguji pemahaman kamu tentang materi Persiapan Data untuk Machine Learning. Pertanyaan quiz mencakup materi tahapan persiapan data, pembagian dataset serta pengelolaan data yang imbalance.

Pada tugas programming ini, kamu harus menyelesaikan beberapa permasalah pemrograman terkait dengan Persiapan Data untuk Machine Learning. Untuk menyelesaikan pertanyaan tersebut, kamu perlu membuat program sesuai dengan materi yang telah diberikan. Fungsi tugas programming adalah untuk menerapkan ilmu yang telah kamu pelajari dalam modul ini.