or
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Kesulitan menentukan model mana yang terbaik untuk permasalahan Anda? Lupakan itu, gunakan semuanya sekaligus! Di bab ini, Anda akan belajar cara menggabungkan beberapa model menjadi satu menggunakan "Voting" dan "Averaging". Anda akan menggunakannya untuk memprediksi rating aplikasi di Google Play Store, apakah suatu Pokémon legendaris atau tidak, serta karakter mana yang akan mati di Game of Thrones!
Latihan Saat Ini
Bagging adalah metode ensemble di balik algoritme machine learning yang kuat seperti random forest. Di bab ini, Anda akan mempelajari teori di balik teknik ini dan membangun model bagging Anda sendiri menggunakan scikit-learn.
Boosting adalah kelas algoritme pembelajaran ensemble yang mencakup model pemenang penghargaan seperti AdaBoost. Di bab ini, Anda akan mempelajari model pemenang penghargaan tersebut, dan menggunakannya untuk memprediksi pendapatan film-film peraih penghargaan! Anda juga akan mempelajari algoritme gradient boosting seperti CatBoost dan XGBoost.
Bersiaplah melihat bagaimana semuanya ditumpuk! Di bab terakhir ini, Anda akan mempelajari metode ensemble stacking. Anda akan belajar cara mengimplementasikannya menggunakan scikit-learn serta pustaka mlxtend! Anda akan menerapkan stacking untuk memprediksi kelayakan konsumsi jamur Amerika Utara, dan meninjau kembali rating aplikasi Google dengan pendekatan yang lebih maju ini.