Compare with 1 courses

Feature Selection (Upcoming Course)

Feature Selection (Upcoming Course)

Free

Pelajari teknik dan metode untuk memilih fitur yang paling relevan dalam dataset Anda, meningkatkan performa dan efisiensi model machine learning.

Learn more
Has discount
Expiry period Lifetime
Made in Indonesia
Last updated at Thu Sep 2024
Level
Beginner
Total lectures 0
Total quizzes 0
Total duration Hours
Total enrolment 0
Number of reviews 0
Avg rating
Short description Pelajari teknik dan metode untuk memilih fitur yang paling relevan dalam dataset Anda, meningkatkan performa dan efisiensi model machine learning.
Outcomes
  • Mengidentifikasi Fitur yang Relevan: Memahami bagaimana memilih fitur yang paling relevan dan berdampak pada model machine learning untuk meningkatkan performa model.
  • Menggunakan Teknik Seleksi Fitur Berbasis Statistik: Mampu menggunakan metode seperti SelectKBest dan Mutual Information untuk memilih fitur yang paling informatif dalam dataset.
  • Menerapkan Recursive Feature Elimination (RFE): Memahami dan menggunakan RFE untuk meranking fitur berdasarkan pentingnya, sehingga dapat membuat model yang lebih efisien.
  • Mengevaluasi Feature Importance dengan Random Forest: Menggunakan model Random Forest untuk menentukan fitur mana yang memiliki pengaruh paling besar terhadap prediksi
  • Menggunakan L1 Regularization untuk Feature Selection: Memahami konsep regularisasi L1 dan menerapkannya untuk mengurangi jumlah fitur yang tidak relevan dalam dataset.
Requirements
  • Pemahaman Dasar Machine Learning: Peserta harus memiliki pengetahuan dasar tentang machine learning, termasuk konsep seperti supervised dan unsupervised learning.
  • Pengalaman dengan Python: Familiaritas dengan bahasa pemrograman Python dan pustaka seperti Pandas, NumPy, dan Scikit-learn sangat dianjurkan.
  • Pengetahuan Statistik Dasar: Memahami konsep statistik dasar seperti korelasi, distribusi, dan varians akan membantu dalam memahami metode feature selection.
  • Laptop atau Komputer dengan Akses Internet: Anda akan memerlukan perangkat yang mampu menjalankan Jupyter Notebook atau Google Colab untuk mengikuti praktik secara langsung.
  • Kemampuan Instalasi Software: Kemampuan untuk menginstal software dan pustaka Python seperti Pandas, Scikit-learn, dan Matplotlib, atau akses ke lingkungan pemrograman yang sudah disiapkan, seperti Google Colab atau Kaggle Notebook.

Selamat datang di ITS Academic, platform yang menyediakan berbagai kursus dan jasa profesional untuk mendukung perjalanan pendidikan dan karier Anda. Dengan berfokus pada kualitas, inovasi, dan kenyamanan, ITS Academic menghadirkan pengalaman belajar yang interaktif dan menyenangkan, serta layanan jasa yang andal dan berorientasi pada kepuasan pelanggan.

Top categories

Useful links

Help

Subscribe to our newsletter