Buku “Implementasi Praktis Algoritma Random Forest Dalam Machine Learning” adalah panduan terstruktur untuk memahami dan menerapkan algoritma Random Forest dari dasar hingga implementasi yang siap digunakan pada proyek machine learning nyata. Pembaca akan diajak memahami konsep ensemble learning, bagaimana Random Forest membangun banyak pohon keputusan secara paralel, serta menggabungkan hasil prediksinya untuk menghasilkan performa yang lebih stabil dibanding model tunggal.

Melalui pembahasan yang ringkas namun mendalam, buku ini menguraikan cara kerja Random Forest mulai dari tahapan preprocessing data, pemilihan fitur, hingga strategi train–test split dan cross-validation. Fokus utama buku ini ada pada aspek praktik: pembaca tidak hanya belajar teori, tetapi juga mempelajari cara mengimplemetasikannya.

Di bagian selanjutnya, buku menjelaskan evaluasi model menggunakan metrik yang relevan (misalnya akurasi, RMSE, dan R2R2 untuk regresi), termasuk teknik analisis seperti learning curve dan interpretasi performa model terhadap variasi ukuran data latih. Pembaca juga akan mendapatkan contoh implementasi untuk kasus klasifikasi maupun regresi, disertai langkah-langkah debugging umum ketika model belum menunjukkan performa yang diharapkan.

Pada akhirnya, buku ini membantu pembaca membangun pemahaman yang kuat sekaligus kemampuan teknis untuk menerapkan Random Forest secara mandiri, mulai dari eksperimen awal, pengujian performa, sampai pengambilan keputusan berbasis hasil evaluasi. Agar model yang dibangun benar-benar siap digunakan dalam konteks dunia nyata.

Penulis: Agung Perdananto | Nurjaya | Bagas Setiyaki W

Halaman buku: 188

DOWNLOAD

PRE-ORDER | Rp 68.000