<![CDATA[Dalam machine learning, klasifikasi adalah tugas di mana kami berusaha untuk mengelompokkan atau mengkategorikan data ke dalam kelas atau kategori tertentu berdasarkan fitur atau karakteristik yang ada. Klasifikasi memiliki tujuan utama untuk mengetahui pola data yang diberikan sehingga kita dapat membuat prediksi tentang kelas atau label data yang belum dilihat sebelumnya. Proses klasifikasi terdiri dari beberapa langkah dasar. Pertama, kita memilih model atau algoritma yang tepat untuk melakukan tugas klasifikasi. Decision Trees, Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), dan Neural Networks adalah beberapa contoh model klasifikasi. Kita melatih model menggunakan dataset yang telah dilabeli setelah memilihnya. Proses ini melibatkan penyediaan model dari berbagai contoh data yang telah diklasifikasikan secara akurat, sehingga Kita melatih model menggunakan dataset yang telah dilabeli setelah memilihnya. Dalam proses ini, sejumlah besar contoh data yang telah diklasifikasikan dengan benar diberikan kepada model, sehingga model dapat mengidentifikasi pola yang ada dalam data tersebut. Salah satu bagian dari proses Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah data mining. Melalui proses ini, kita dapat mengklasifikasikan, memprediksi, memperkirakan, dan mendapatkan informasi bermanfaat lainnya dari kumpulan data yang sangat besar. Algoritma C4.5 memungkinkan klasifikasi. Ini menghasilkan pohon keputusan yang sederhana dan mudah digunakan. Pengolahan data adalah komponen penting teknologi informasi.]]>
Copyrights © 2024
