PEMROSESAN DATA DALAM MACHINE LEARNING

Tahapan Dalam Pemrosesan Data Dalam Machine Learning:

1. Pembersihan Data (Data Cleaning):

• Tahap ini mencakup identifikasi dan penanganan nilai yang hilang, outlier, atau noise dalam data.
• Teknik yang umum digunakan termasuk penghapusan baris atau kolom yang mengandung nilai yang hilang, penggantian nilai yang hilang dengan estimasi yang sesuai (misalnya, nilai rata-rata atau median), atau imputasi data dengan algoritma seperti K-Nearest Neighbors (KNN) atau Regresi Linier.
• Pembersihan data juga melibatkan deteksi dan penanganan outlier, yang dapat memengaruhi kinerja model jika tidak diatasi dengan benar.

2. Pemilihan Fitur (Feature Selection):

• Pemilihan fitur adalah proses memilih subset fitur yang paling relevan dan informatif dari data.
• Teknik yang umum digunakan termasuk analisis univariat, analisis multivariat, atau penggunaan metode seleksi model seperti SelectKBest atau Recursive Feature Elimination (RFE).
• Tujuan dari pemilihan fitur adalah untuk mengurangi dimensi data, mempercepat waktu komputasi, mengurangi overfitting, dan meningkatkan kinerja model secara keseluruhan.

3. Transformasi Fitur (Feature Transformation):

• Tahap ini melibatkan transformasi data untuk meningkatkan interpretasi atau kinerja model.
• Contoh teknik transformasi termasuk normalisasi, standarisasi, pengkodean variabel kategorikal, atau transformasi non-linear seperti transformasi log atau akar kuadrat.
• Transformasi fitur dapat membantu dalam memperbaiki distribusi data, mengurangi sensitivitas terhadap skala, atau meningkatkan interpretasi hubungan antara variabel.

4. Pembagian Data (Data Splitting):

• Data biasanya dibagi menjadi set pelatihan, validasi, dan pengujian.
• Set pelatihan digunakan untuk melatih model, set validasi digunakan untuk menyesuaikan parameter model dan memilih model terbaik, dan set pengujian digunakan untuk mengevaluasi kinerja model yang dihasilkan.
• Pembagian data ini penting untuk memastikan evaluasi model yang obyektif dan untuk mencegah overfitting.

5. Pengkodean (Encoding):

• Jika data mengandung variabel kategorikal, tahap ini melibatkan pengkodean variabel kategorikal menjadi bentuk numerik yang dapat dimengerti oleh model.
• Teknik encoding yang umum meliputi pengkodean one-hot, pengkodean label, atau pengkodean ordinal.

6. Reduksi Dimensi (Dimensionality Reduction):

• Jika data memiliki dimensi yang tinggi, reduksi dimensi dapat diterapkan untuk mengurangi jumlah fitur dan kompleksitas model.
• Teknik yang umum digunakan termasuk Principal Component Analysis (PCA), Singular Value Decomposition (SVD), atau teknik seleksi fitur seperti SelectFromModel.

Tahapan ini membentuk dasar dalam pemrosesan data dalam machine learning dan membantu mempersiapkan data secara optimal sebelum digunakan untuk pelatihan model. Dengan memperhatikan tahapan ini, Anda dapat memastikan bahwa data yang digunakan untuk melatih model adalah bersih, relevan, dan siap digunakan.