Buku ini membahas secara komprehensif konsep, teori, dan implementasi dua algoritma machine learning populer yaitu Random Forest dan XGBoost dengan pendekatan praktis menggunakan bahasa pemrograman Python. Pembaca akan diperkenalkan pada dasar-dasar machine learning, mulai dari proses pengumpulan data (data collection), data preprocessing, feature engineering, hingga pembentukan dan evaluasi model. Setiap bab disusun secara sistematis untuk memudahkan pemahaman, lengkap dengan contoh studi kasus nyata menggunakan dataset penjualan. Melalui pembahasan langkah demi langkah, pembaca akan memahami bagaimana kedua algoritma ini bekerja, bagaimana mengoptimalkan performanya melalui parameter tuning, serta bagaimana melakukan visualisasi hasil analisis dengan berbagai teknik grafis. Dengan buku ini pembaca akan belajar bagaimana melakukan analisis perbandingan kinerja antara Random Forest dan XGBoost, memahami kelebihan dan kekurangannya, serta menentukan model terbaik sesuai karakteristik data. Buku ini ditujukan bagi mahasiswa, dosen, peneliti, dan praktisi data science yang ingin memperdalam pemahaman mereka terhadap algoritma ensemble learning serta penerapannya dalam pengambilan keputusan berbasis data.

Penulis :  Munaldi, S.Kom., M.Kom

Halaman Buku : 120

DOWNLOAD

PRE-ORDER | Rp. 54.000