Selamat datang di kursus ini!

Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Sergey Fogelson

Head of Data Science, TelevisaUnivision

Sebelum kita ke XGBoost...

  • Perlu memahami dasar
    • Klasifikasi terawasi
    • Pohon keputusan
    • Boosting
Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Supervised learning

  • Bergantung pada data berlabel
  • Memiliki pemahaman perilaku masa lalu
Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Contoh supervised learning

  • Apakah gambar tertentu memuat wajah seseorang?
  • Data latih: vektor nilai piksel
  • Label: 1 atau 0
Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Supervised learning: Classification

  • Keluaran bisa biner atau multi-kelas
Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Contoh klasifikasi biner

  • Akankah seseorang membeli paket asuransi berdasarkan suatu penawaran?

Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Contoh klasifikasi multi-kelas

  • Mengklasifikasikan spesies burung tertentu
Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

AUC: Metrik untuk model klasifikasi biner

  • Luas di bawah kurva ROC (AUC)
  • Semakin besar luas di bawah kurva ROC = model lebih baik

Contoh AUC

Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Skor akurasi dan confusion matrix

  • Confusion matrix contoh confusion matrix

  • Akurasi $$\frac{tp+tn}{tp+tn+fp+fn}$$

Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Ulasan

Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Pertimbangan lain pada supervised learning

  • Fitur bisa numerik atau kategorikal
  • Fitur numerik sebaiknya diskalakan (Z-score)
  • Fitur kategorikal sebaiknya dienkode (one-hot)
Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Peringkat

  • Memprediksi urutan pada sekumpulan pilihan

Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Rekomendasi

  • Merekomendasikan item kepada pengguna
  • Berdasarkan riwayat konsumsi dan profil
  • Contoh: Netflix
Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Ayo berlatih!

Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

Preparing Video For Download...