Course description

Feature selection adalah langkah penting dalam proses machine learning yang bertujuan untuk memilih fitur-fitur terbaik dari dataset, sehingga model dapat mempelajari data dengan lebih efisien dan akurat. Kursus ini akan mengajarkan berbagai teknik feature selection, mulai dari metode statistik seperti SelectKBest hingga algoritma berbasis model seperti Random Forest dan L1 Regularization. Anda juga akan mempelajari teknik seperti Recursive Feature Elimination (RFE) dan Mutual Information untuk memilih fitur yang relevan. Kursus ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam tentang bagaimana memilih fitur yang paling penting, mengurangi dimensi data, dan meningkatkan performa model machine learning Anda.

What will i learn?

• 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.

Frequently asked question