
SKLearn 06 | Classification dengan KNN | K-Nearest Neighbours | Belajar Machine Learning Dasar
Salam Indonesia Belajar!!!
Classification dengan KNN | K-Nearest Neighbours | Belajar Machine Learning Dasar
Video ini adalah video keenam, dari video berseri atau playlist bertema Belajar Machine Learning dengan Python.
Dalam sesi belajar kali ini kita akan mempelajari:
00:00 - Intro
01:09 - Apa itu K-Nearest Neighbours | KNN
02:35 - Persiapan sample dataset
04:58 - Visualisasi dataset
09:40 - Pengantar classification dengan K-Nearest Neighbours | KNN
10:21 - Preprocessing dataset dengan Label Binarizer
14:44 - Training KNN Classification Model
16:39 - Prediksi dengan KNN Classification Model
19:45 - Visualisasi Nearest Neighbours
21:59 - Kalkulasi jarak dengan Euclidean Distance
27:26 - Evaluasi KNN Classification Model | Persiapan testing set
30:05 - Evaluasi model dengan accuracy score
33:56 - Evaluasi model dengan precision score
35:48 - Evaluasi model dengan recall score
37:27 - Evaluasi model dengan F1 score
38:54 - Evaluasi model dengan classification report
43:56 - Evaluasi model dengan Mathews Correlation Coefficient
Apa itu Scikit-Learn?
Scikit-Learn merupakan module dalam pemrograman Python yang memfasilitasi kita untuk mengerjakan berbagai machine learning project. Awalnya Scikit-Learn ini digarap sebagai bagian dari Google Summer of Code projec pada tahun 2007. Istilah Scikit sendiri merupakan kependekan dari SciPy Toolkits; karena memang project ini diperuntukkan sebagai extension untuk SciPy yang merupakan Scientific module dalam pemrograman python. Code base dari project ini lalu ditulis ulang dan mulai dibentuk tim khusus untuk mengembangkan project ini dengan lebih serius. Di awal tahun 2010, project Scikit-Learn ini dirilis ke publik dan berhasil menarik banyak contributor yang akhirnya menjadikan project ini terus berkembang sampai saat ini. Bahkan di tahun 2012, Scikit-Learn dikenal sebagai machine learning library yang paling populer dan well maintained.
Materi dalam seri pembelajaran ini kami susun sedemikian rupa agar mudah diikuti, dan selalu kami awali dengan materi2 yang sifatnya mendasar terlebih dahulu. Kami berharap materi pembelajaran Machine Learning Dasar ini dapat bermanfaat dan membantu proses belajar kalian.
Bilamana ada pertanyaan ataupun masukan terkait materi yang kami sampaikan, kalian dapat mengajukan pertanyaan dan masukan kalian, melalui kolom komentar video. Kami akan selalu berusaha untuk merespon setiap pertanyaan dan masukan yang kalian ajukan.
Bagi teman-teman yang ingin mentraktir kami, silakan untuk memanfaatkan link Saweria berikut ini: https://saweria.co/belajaridn
Bagi teman-teman yang tertarik, silakan untuk bergabung juga dengan Discord server Indonesia Belajar: https://discord.com/invite/ybWmMHCfrQ
Links terkait:
- Scikit-Learn: https://scikit-learn.org/stable/index.html
- SciPy: https://www.scipy.org/
- Matplotlib: https://matplotlib.org/
- Pandas: https://pandas.pydata.org/
- Anaconda: https://www.anaconda.com/
- Referensi K-Nearest Neighbours | KNN: https://en.wikipedia.org/wiki/K-nearest_neighbors_algorithm
- Referensi Accuracy, Precission, Recall, F1 Score: https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall
- Mathews Correlation Coefficient: https://en.wikipedia.org/wiki/Matthews_correlation_coefficient
Keywords:
- K-Nearest Neighbours | KNN
- Model Machine Learning
- Classification Task
- Belajar Machine Learning Dasar
- Tutorial Machine Learning Dasar
- Belajar Machine Learning dengan Python
- Tutorial Machine Learning dengan Python
- Belajar Scikit-Learn
- Belajar Data Science
#KNN #MachineLearning #ScikitLearn