SKLearn 12 | Logistic Regression pada Binary Classification Task | Belajar Machine Learning Dasar
230Salam Indonesia Belajar!!!
Binary Classification dengan Logistic Regression.
Video ini adalah video keduabelas, dari video berseri atau playlist bertema Belajar Machine Learning dengan Python.
Dalam sesi belajar kali ini kita akan mempelajari:
00:00 - Intro
02:21 - Formula dasar pembentuk Logistic Regression | Fungsi Sigmoid
09:12 - Persiapan dataset | SMS Spam Collection Dataset
13:36 - Pembagian training dan testing set
17:32 - Feature extraction dengan TF-IDF
19:23 - Binary Classification dengan Logistic Regression
20:55 - Evaluation Metrics pada Binary Classification Task
23:25 - Pengenalan Confusion Matrix
29:44 - Pengenalan Accuracy Score
31:38 - Pengenalan Precision dan Recall
39:22 - Pengenalan F1 Score | F1 Measure
40:48 - Pengenalan ROC | Receiver Operating Characteristic
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
Dataset SMS Spam Collection: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/SMS+Spam+Collection
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 Logistic Regression: https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_regression
- Referensi Confusion Matrix: https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix
- Referensi Accuracy: https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision
- Referensi Precision & Recall: https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall
- Referensi Positive Predictive Value: https://en.wikipedia.org/wiki/Positive_and_negative_predictive_values
- Referensi True Positive Rate: https://en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_and_specificity
- Referensi F1 Score: https://en.wikipedia.org/wiki/F-score
- Referensi ROC: https://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic
Keywords:
- Belajar Machine Learning Dasar
- Belajar Machine Learning Pemula
- Tutorial Machine Learning Dasar
- Belajar Machine Learning dengan Python
- Tutorial Machine Learning dengan Python
- Belajar Scikit-Learn
- Belajar Data Science
- Belajar Logistic Regression
- Belajar Binary Classification Task
#LogisticRegression #MachineLearning #Classification