Membuat Model Prediksi Menggunakan Scikit-Learn

• Pendahuluan
• Persiapan
• Pembuatan Model
• Evaluasi Model
• Kesimpulan

Pendahuluan

Scikit-Learn adalah salah satu pustaka Python yang paling populer untuk machine learning. Dengan Scikit-Learn, Anda dapat dengan mudah membuat model prediksi untuk berbagai jenis data. Artikel ini akan membahas langkah-langkah dalam membuat model prediksi menggunakan Scikit-Learn, mulai dari persiapan data hingga evaluasi model.

Persiapan

Instalasi Scikit-Learn

Untuk memulai, pastikan Anda telah menginstal Scikit-Learn. Anda dapat menginstalnya menggunakan pip:

pip install scikit-learn

Import Library

Setelah instalasi, langkah selanjutnya adalah mengimpor library yang diperlukan:

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

Memuat Data

Anda perlu memuat dataset yang akan digunakan. Anda dapat menggunakan dataset yang tersedia secara publik atau dataset Anda sendiri. Berikut adalah contoh memuat dataset menggunakan Pandas:

data = pd.read_csv('data.csv')

Pembuatan Model

Memisahkan Data

Setelah memuat data, langkah selanjutnya adalah memisahkan data menjadi fitur dan target, serta membagi data menjadi set pelatihan dan pengujian:

X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

Melatih Model

Setelah data dipisahkan, Anda dapat melatih model menggunakan algoritma yang dipilih. Dalam contoh ini, kita akan menggunakan Random Forest:

model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

Evaluasi Model

Membuat Prediksi

Setelah model dilatih, Anda dapat membuat prediksi menggunakan data pengujian:

predictions = model.predict(X_test)

Menghitung Akurasi

Untuk mengevaluasi kinerja model, Anda dapat menghitung akurasi:

from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f'Akurasi: {accuracy * 100:.2f}%')

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kita telah membahas cara membuat model prediksi menggunakan Scikit-Learn. Proses ini meliputi persiapan data, pembuatan model, dan evaluasi model. Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda dapat mulai membangun model prediksi untuk berbagai aplikasi machine learning.