Lewati ke konten utama

Kursus

Supervised Learning dengan scikit-learn

MenengahTingkat Keterampilan

Diperbarui 12/2025

Mulai Kursus Gratis

PythonMachine Learning

4 jam

15 videos

49 Latihan

4,050 XP

280K+

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Kembangkan keterampilan Machine Learning Anda dengan scikit-learn dan pelajari cara menggunakan pustaka Python populer ini untuk melatih model menggunakan data berlabel. Dalam kursus ini, Anda akan belajar membuat prediksi yang kuat, seperti apakah pelanggan akan churn dari bisnis Anda, apakah seseorang mengidap diabetes, hingga mengklasifikasikan genre sebuah lagu. Dengan himpunan data dunia nyata, Anda akan mempelajari cara membangun model prediktif, menyetel parameternya, dan menentukan seberapa baik kinerjanya pada data yang belum pernah dilihat.Video dilengkapi transkrip langsung yang dapat Anda tampilkan dengan mengklik "Show transcript" di kiri bawah video. Glosarium kursus dapat ditemukan di sebelah kanan pada bagian sumber daya.Untuk memperoleh kredit CPE, Anda harus menyelesaikan kursus dan mencapai skor 70% pada asesmen yang memenuhi syarat. Anda dapat menuju ke asesmen dengan mengklik pengumuman kredit CPE di sebelah kanan.

Persyaratan

Introduction to Statistics in Python

1

Klasifikasi

Pada bab ini, Anda akan diperkenalkan pada masalah klasifikasi dan mempelajari cara menyelesaikannya menggunakan teknik supervised learning. Anda akan belajar membagi data menjadi himpunan latih dan uji, memasangkan model, membuat prediksi, dan mengevaluasi akurasi. Anda juga akan mempelajari hubungan antara kompleksitas model dan kinerja, lalu menerapkannya pada himpunan data churn untuk mengklasifikasikan status churn pelanggan sebuah perusahaan telekomunikasi.

Machine Learning dengan scikit-learn

Klasifikasi biner

Alur kerja supervised learning

Tantangan klasifikasi

k-Nearest Neighbors: Pemodelan (Fit)

k-Nearest Neighbors: Prediksi

Mengukur kinerja model

Pembagian train/test + menghitung akurasi

Overfitting dan underfitting

Memvisualisasikan kompleksitas model

2

Regresi

Pada bab ini, Anda akan diperkenalkan pada regresi, dan membangun model untuk memprediksi nilai penjualan menggunakan himpunan data pengeluaran iklan. Anda akan mempelajari mekanisme regresi linear dan metrik kinerja umum seperti R-squared dan root mean squared error. Anda akan melakukan cross-validation k-fold, serta menerapkan regularisasi pada model regresi untuk mengurangi risiko overfitting.

Pengantar regresi

Membuat fitur

Membangun model regresi linear

Memvisualisasikan model regresi linear

Dasar-dasar regresi linear

Fit dan prediksi untuk regresi

Kinerja regresi

Validasi silang

Cross-validation untuk R-squared

Menganalisis metrik cross-validation

Regresi teratur

Regularized regression: Ridge

Regresi lasso untuk pentingnya fitur

3

Penyetelan Model

Setelah melatih model, kini Anda akan belajar cara mengevaluasinya. Pada bab ini, Anda akan diperkenalkan pada beberapa metrik beserta teknik visualisasi untuk menganalisis kinerja model klasifikasi menggunakan scikit-learn. Anda juga akan mempelajari cara mengoptimalkan model klasifikasi dan regresi melalui penyetelan hyperparameter.

Seberapa baik model Anda?

Menentukan metrik utama

Menilai pengklasifikasi prediksi diabetes

Regresi logistik dan kurva ROC

Membangun model logistic regression

Penyetelan hiperparameter

Penyetelan hyperparameter dengan GridSearchCV

Hyperparameter tuning dengan RandomizedSearchCV

4

Prapemrosesan dan Pipeline

Pelajari cara mengimputasi nilai yang hilang, mengonversi data kategorikal menjadi numerik, men-skala data, mengevaluasi beberapa model supervised learning secara bersamaan, dan membangun pipeline untuk menyederhanakan alur kerja Anda!

Praproses data

Membuat variabel dummy

Regresi dengan fitur kategorikal

Menangani data hilang

Menghapus data hilang

Pipeline untuk prediksi genre lagu: I

Pipeline untuk prediksi genre lagu: II

Pemusatan dan penskalaan

Pemusatan dan penskalaan untuk regresi

Pemusatan dan penskalaan untuk klasifikasi

Mengevaluasi beberapa model

Memvisualisasikan kinerja model regresi

Memprediksi pada himpunan uji

Memvisualisasikan kinerja model klasifikasi

Pipeline untuk memprediksi popularitas lagu

Supervised Learning dengan scikit-learn

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Supervised Learning dengan scikit-learn Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.