Blog

Data Science

Contoh Machine Learning Python: Algoritma dan Proyeknya

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

25 January 2024

•

271

Machine learning merupakan teknologi terpopuler saat ini, dan Python adalah bahasa pemrograman yang sering dipakai untuk mengembangkannya. Contoh machine learning Python bisa beragam dari algoritma yang digunakan dan proyeknya.

Dari algoritma klasifikasi sederhana hingga model prediktif yang kompleks, Python mempermudah proses pengembangan machine learning. Untuk mempelajarinya, simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!

Contoh Machine Learning Python

Dengan sintaks dan ekosistem pustaka yang mudah dibaca serta lengkap, Python adalah bahasa pemrograman pilihan data scientist untuk mengembangkan machine learning.

Untuk memahami penggunaan Python dalam mengembangkan machine learning, berikut adalah beberapa algoritma yang sering dipakai serta contoh proyeknya:

Algoritma Machine Learning di Python

Dalam machine learning menggunakan Python, ada berbagai algoritma yang sering digunakan. Berikut adalah contoh algoritma machine learning di Python:

1. Linear Regression

Pertama, algoritma dalam contoh machine learning Python adalah linear regression. Ini merupakan salah satu algoritma paling dasar dalam machine learning.

Linear regression digunakan untuk memprediksi nilai numerik berdasarkan hubungan linear antara variabel input dan output.

Algoritma ini beroperasi dengan mencari garis lurus dalam kasus dua dimensi yang paling baik menyesuaikan data. Dengan begitu, kamu bisa menggunakannya untuk memprediksi nilai output dari input baru.

Misalnya, menggunakan regresi linear untuk memprediksi harga rumah berdasarkan luas tanahnya.

2. K-Nearest Neighbors (KKN)

Berikutnya, algoritma dalam contoh machine learning Python adalah K-Nearest Neighbors (KKN). Ini merupakan jenis algoritma yang sederhana namun efektif untuk digunakan dalam klasifikasi dan regresi.

KKN bekerja dengan mencari ‘k’ titik data terdekat (neighbor) dengan titik data yang ingin diprediksi. Lalu, KKN akan membuat prediksi berdasarkan nilai mayoritas untuk klasifikasi. Selain itu, KKN juga bisa buat prediksi berdasarkan rata-rata untuk regresi tetangga itu.

Algoritma KKN sangat berguna dalam kasus ketika data memiliki distribusi yang cukup seragam.

Baca Juga: 9 Langkah Optimasi Algoritma Machine Learning

3. Support Vector Machines (SVM)

Selanjutnya, algoritma contoh machine learning Python adalah support vector machines (SVM). Algoritma jenis ini cukup kuat dan fleksibel ketika digunakan untuk klasifikasi. Namun, algoritma ini juga bisa digunakan untuk regresi.

SVM bekerja dengan mencari hyperplane terbaik yang memisahkan kelas-kelas data. Dalam dua dimensi, hyperplane ini bisa diibaratkan sebagai garis yang memisahkan titik-titik data.

Lebih lanjut, SVM sangat efektif dalam kasus data yang tidak dapat dipisahkan secara linear dengan menambahkan dimensi lebih melalui kernel trick.

4. Decision Trees

Setelah itu, algoritma contoh machine learning Python adalah decision trees. Ini merupakan algoritma yang menggambarkan proses pengambilan keputusan melalui struktur pohon.

Decision trees bisa digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Selain itu, algoritma ini cukup populer karena mudah dipahami dan diinterpretasi.

Meski begitu, algoritma ini cenderung rentan terhadap overfitting, terutama pada data yang sangat kompleks.

5. Clustering

Berikutnya, algoritma contoh machine learning Python adalah clustering. Algoritma ini merupakan teknik machine learning yang digunakan untuk pengelompokan data yang serupa.

Berbeda dengan algoritma lain, clustering tidak menggunakan label pada data. Salah satu metode clustering yang populer adalah K-Means. Metode itu bekerja dengan membagi data menjadi ‘k’ kelompok berdasarkan kesamaan fitur.

Umumnya, clustering sering digunakan untuk analisis data eksploratif dan segmentasi pasar.

6. Neural Networks & Deep Learning

Terakhir, algoritma contoh machine learning Python adalah neural networks dan deep learning. Ini merupakan algoritma machine learning yang dapat diimplementasikan dengan Python.

Algoritma tersebut digunakan untuk menangani tugas yang memerlukan pemrosesan data lebih kompleks dan tingkat abstraksi tinggi.

Contoh Proyek Machine Learning dengan Python

Untuk memahami implementasi machine learning dengan Python, MinDi akan siapkan contoh proyek untuk memprediksi harga rumah.

Proyek tersebut memiliki tujuan untuk membangun sebuah model machine learning dengan Python yang dapat memprediksi harga rumah. Untuk menerapkannya, proyek ini melibatkan serangkaian langkah dari pengumpulan data hingga aplikasi modelnya.

Berikut adalah langkah-langkahnya:

1. Pengumpulan Data

Langkah awalnya adalah untuk mengumpulkan data yang akan digunakan dalam melatih model. Contohnya adalah menggunakan dataset Boston Housing. Dataset tersebut bisa kamu temukan di library scikit-learn pada Python.

Dataset ini berisi data tentang rumah-rumah di Boston. Datanya juga mencakup luas tanah, jumlah kamar, tingkat kejahatan di areanya, dan masih banyak lagi.

2. Eksplorasi dan Pemrosesan Data

Berikutnya adalah menggunakan pustaka seperti pandas dan matplotlib pada Python. Di tahap ini, kamu bisa melakukan eksplorasi data guna memahami distribusi dan karakteristiknya.

Langkah ini mencakup identifikasi dan menangani nilai-nilai yang hilang, analisis statistik dasar, dan visualisasi data untuk mendapatkan insight. Setelah itu, kamu juga harus melakukan normalisasi atau standarisasi data.

Baca Juga: Algoritma Klasifikasi Teks dan Tantangan yang Dihadapinya

3. Pemilihan dan Pelatihan Model

Berikutnya adalah memilih dan melatih model dengan scikit-learn. Untuk kasus prediksi harga rumah, model seperti regresi linear atau random forest bisa jadi pilihan terbaik.

Model tersebut kemudian dilatih menggunakan data yang telah diproses. Pelatihannya melibatkan penyesuaian model pada data dengan mengoptimalkan parameter internalnya. Tujuannya adalah untuk membuat prediksi yang akurat.

4. Evaluasi Model

Selanjutnya adalah melakukan evaluasi model. Untuk melakukannya, kamu bisa gunakan metrik seperti Mean Squared Error (MSE). Tujuannya adalah untuk menilai seberapa baik model memprediksi harga rumah pada set data uji.

Evaluasi yang dilakukan tadi akan membantu dalam menentukan kinerja dan keefektifan model.

5. Penyetelan Model (Hyperparameter Tuning)

Setelah itu, langkahnya adalah melakukan penyetelan model (hyperparameter tuning). Ini bisa dilakukan dengan menggunakan pustaka seperti GridSearchCV atau RandomizedSearchCV dari scikit-learn.

Tahapannya melibatkan pencarian kombinasi hyperparameter yang memberikan hasil prediksi terbaik pada data uji.

6. Penerapan Model

Berikutnya adalah penerapan model. Dalam kasus prediksi harga rumah, model bisa membuat perkiraanya berdasarkan input fitur yang diberikan.

Model dapat disimpan dan diintegrasikan ke dalam aplikasi berbasis web atau sistem lainnya. Beberapa pustaka yang bisa digunakan adalah joblib atau pickle.

Baca Juga: 5 Cara Optimalisasi Strategi Machine Learning Untuk Kebutuhan Sepakbola

7. Visualisasi Hasil

Terakhir, hasil prediksi model dapat divisualisasikan menggunakan pustaka seperti matplotlib atau seaborn.

Visualisasi memungkinkanmu untuk menampilkan bagaimana prediksi model dibandingkan dengan harga rumah sebenarnya. Ini akan bermanfaat dalam memberikan wawasan yang lebih jelas tentang performa model.

Pahami Machine Learning dengan Belajar Data Science di Dibimbing.id

Demikian contoh machine learning Python dari algoritma yang sering digunakan serta proyeknya. Dapat disimpulkan bahwa mengembangkan machine learning adalah hal yang cukup menantang dan tidak mudah.

Meski tidak mudah, memiliki keahlian tersebut akan menawarkan banyak keuntungan. Beberapa di antaranya adalah penghasilan di atas rata-rata serta fleksibilitas bekerja. Tertarik untuk terjun ke dalamnya?

Buat Sobat MinDi yang mau pahami konsep machine learning, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Program ini cocok banget buat pemula dan career-switcher yang mau beralih ke data science.

Lewat program ini, kamu bakal dibimbing sampe jadi! Kamu bakal belajar dari nol sampe mahir di silabus terupdate dan beginner-friendly. Sobat MinDi juga bakal dapatkan hands-on experience dari real-case project untuk bangun portofolio.

Segera gabung dan kejar karir yang lebih baik bersama Dibimbing.id!