GoCoding

 Dalam Machine Learning , ensemble methods adalah pendekatan yang menggabungkan beberapa model (biasanya model prediktif seperti decision trees) untuk meningkatkan akurasi , stabilitas , dan generalization dari prediksi. Ensemble biasanya lebih kuat dibandingkan model tunggal. Berikut   detail tentang 4 jenis utama ensemble methods: ✅ 1. Bagging (Bootstrap Aggregating) 🔹 Konsep: Bagging adalah metode ensemble yang membangun beberapa model independen dari subsets data pelatihan yang berbeda (diambil dengan bootstrap sampling , yaitu pengambilan sampel dengan pengembalian), lalu menggabungkan hasil prediksinya — biasanya dengan voting (klasifikasi) atau averaging (regresi) . 🔹 Tujuan: Mengurangi variance dari model (mencegah overfitting). 🔹 Ciri khas: Model dilatih secara paralel . Dataset pelatihan tiap model sedikit berbeda (karena bootstrap). Sangat cocok untuk algoritma dengan high variance (misalnya: decision trees). 🔹 Contoh algoritma: ...

Part B: Stopping Conditions Introduction In the preceding section, we introduced an algorithm designed to construct a decision tree. This algorithm incorporates a specific feature known as a  stopping condition.  Question: Question:  If we don’t terminate the decision tree algorithm manually, what will the leaf nodes of the decision tree look like? Show Answer Answer:  The tree will continue to grow until each leaf node contains  exactly one training point  and the model attains  100%  training accuracy. As you might remember from our previous course, 100% accuracy is a bad thing! It almost certainly means that we have overfit our data.  Question: Question:  How can we prevent this from happening? Show Answer Answer:  Stop the tree from growing. Common Stopping Conditions The most common stopping criterion involves restricting the  maximum depth  ( max_depth ) of the tree. The following diagram illustrates a decision tree ...

 Advanced Data Visualization in Python: Seaborn for Statistical Data Visualization 1. Overview of Seaborn Seaborn is a Python data visualization library built on top of Matplotlib, designed specifically for creating attractive and informative statistical graphics. It provides a high-level interface for drawing plots that are easy to interpret and useful for exploring and understanding data. Seaborn integrates well with Pandas, allowing users to create complex visualizations with minimal code, making it a preferred choice for statistical data analysis. 2. Key Features of Seaborn Built-in Themes : Seaborn comes with several built-in themes for styling Matplotlib graphics, which enhances the aesthetics of plots without the need for extensive customization. Statistical Estimation : Seaborn has functions like sns.barplot and sns.pointplot that perform statistical estimation while plotting. For instance, it can automatically compute confidence intervals for a given dataset. Complex ...

 Advanced Data Visualization Techniques in Python: Focus on Advanced Matplotlib Techniques 1. Overview Matplotlib adalah salah satu pustaka pemetaan yang paling banyak digunakan di Python, terkenal karena fleksibilitasnya dan berbagai pilihan visualisasi yang komprehensif. Ini menjadi dasar bagi banyak pustaka visualisasi lainnya, seperti Seaborn dan Plotly. Kemampuan Matplotlib untuk membuat plot statis, animasi, dan interaktif menjadikannya sangat penting bagi para ilmuwan data, analis, dan pengembang yang bertujuan untuk menyampaikan wawasan data dengan efektif. Kemampuan kustomisasi yang luas memungkinkan pengguna untuk menyesuaikan visualisasi sesuai dengan kebutuhan spesifik, meningkatkan baik kejelasan maupun daya tarik estetika. 2. Advanced Techniques Berikut adalah tiga teknik Matplotlib tingkat lanjut yang secara signifikan meningkatkan visualisasi data: a. Subplots and GridSpec for Complex Layouts Description:  Subplot memungkinkan pembuatan beberapa plot dalam satu...