About this ebook
Random forest termasuk metode yang paling sering dipakai, dan sekaligus termasuk yang paling jarang dipahami. Tiga baris pemanggilan pustaka sudah cukup untuk memperoleh akurasi yang baik pada data tabular, sehingga banyak pemakainya tidak pernah berhenti untuk bertanya mengapa metode ini bekerja. Buku ini menjawabnya sampai tuntas, dan hanya untuk satu metode. Pembahasannya berangkat dari satu pohon keputusan yang goyah, lewat penguraian bias dan variansi, bagging, dan pengacakan peubah pada setiap simpul, sampai ke batas kesalahan generalisasi milik Breiman yang dibuktikan langkah demi langkah lalu diperiksa dengan program. Pohonnya ditulis ulang dari nol dengan NumPy, dan hasilnya dicocokkan sampai persis dengan scikit-learn pada tiga data dan tiga kedalaman. Satu aturan dipegang dari halaman pertama sampai halaman terakhir: setiap angka yang tercetak lahir dari menjalankan kode yang disertakan, dan kecocokan keduanya diperiksa mesin setiap kali naskahnya disusun ulang. Aturan itu beberapa kali memaksa penulisnya melaporkan hal yang tidak diharapkan, dan justru bagian-bagian itulah yang paling banyak mengajarkan sesuatu. Isinya delapan belas bab dalam lima bagian: Bagian I menyiapkan bekal matematika dan Python secukupnya; Bagian II membangun pohon keputusan CART dari nol, mulai dari ukuran ketakmurnian sampai pemangkasan biaya-kompleksitas; Bagian III memuat inti argumennya, yaitu bias dan variansi, bagging, dekorelasi lewat mtry, lalu batas Breiman beserta kelonggarannya yang diukur; Bagian IV membaca hutan yang sudah tumbuh, yaitu galat out-of-bag, pentingnya peubah beserta biasnya yang terkenal, kedekatan antarpengamatan, serta regresi, kuantil, dan kelas tak seimbang; Bagian V menutup dengan penyetelan dan diagnostik, satu studi kasus utuh pada data publik kampanye pemasaran bank, dan arah sesudah random forest. Studi kasusnya pantas disebut tersendiri: pada data itu kita terperosok ke dalam tiga perangkap sungguhan, yaitu peubah bocor, data yang menghanyut, dan ukuran pentingnya peubah yang menipu, lalu keluar dari ketiganya. Angka terakhirnya jauh lebih rendah daripada angka pertamanya, dan penurunan itulah pelajarannya. Buku ini ditujukan bagi mahasiswa tingkat akhir, mahasiswa magister, dan dosen yang mengajar pembelajaran mesin, dengan prasyarat kalkulus dasar, aljabar linear dasar, pengertian peluang dan ekspektasi, serta Python. Urutannya tetap: gambar dan percobaan lebih dahulu, lalu angka yang sesungguhnya, lalu rumus sebagai rangkumannya. Kode pendampingnya boleh dipakai siapa pun untuk keperluan apa pun, termasuk komersial.
Random forest termasuk metode yang paling sering dipakai, dan sekaligus termasuk yang paling jarang dipahami. Tiga baris pemanggilan pustaka sudah cukup untuk memperoleh akurasi yang baik pada data tabular, sehingga banyak pemakainya tidak pernah berhenti untuk bertanya mengapa metode ini bekerja...
Discover more
Rate this ebook
Tell us what you think.
Reading information
Smartphones and tablets
Install the Google Play Books app for Android and iPad/iPhone. It syncs automatically with your account and allows you to read online or offline wherever you are.
Laptops and computers
You can listen to audiobooks purchased on Google Play using your computer's web browser.
eReaders and other devices
To read on e-ink devices like Kobo eReaders, you'll need to download a file and transfer it to your device. Follow the detailed Help Center instructions to transfer the files to supported eReaders.
