Dalam penelitian ilmu data, berbagai metode penelitian dapat digunakan untuk memecahkan masalah dan mengekstrak informasi dari data. Berikut sepuluh metode yang digunakan dalam penelitian
1. Regresi Linear (Linear Regression)
Model ini digunakan untuk memprediksi nilai kontinu berdasarkan hubungan antara variabel independen dan variabel dependen. Misalnya memperkirakan harga rumah berdasarkan meter persegi dan jumlah kamar. Gunakan hubungan linier antar variabel untuk memprediksi keluaran. Sangat cocok untuk aplikasi di mana terdapat hubungan linier antara input dan output.
2. Regresi logistik
Metodel ini digunakan dalam dua cara dan hasilnya adalah salah satu dari dua kemungkinan kategori. Contohnya adalah memprediksi apakah pelanggan akan membeli suatu produk (ya/tidak). Nyatakan kemungkinan dan hasil kejadian tersebut. Ini berguna untuk dua masalah yang diklasifikasikan sebagai deteksi spam.
3. K-Nearest Neighbors (K-NN)
K-NN adalah algoritma sederhana yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Cara kerjanya adalah dengan mencari k tetangga terdekat dari titik data dan mengambil mean atau rata-rata tetangganya untuk menentukan rentang atau nilai referensi. Algoritma berbasis sampel menggunakan perkiraan jangka pendek. Sederhana namun efektif, terutama untuk barang-barang kecil dan sederhana.
4. Pohon Keputusan (Decision Trees)
Pohon keputusan adalah model prediktif yang menggunakan diagram mirip pohon untuk memetakan kemungkinan hasil dari serangkaian keputusan terkait. Mereka digunakan untuk mengurutkan dan mengambil tugas.Pohon mirip pohon yang mendasarkan keputusan pada aturan yang diturunkan dari objek masukan. Analisis keputusan mudah untuk didefinisikan dan digunakan.
5. Random Forest
Hutan normal adalah metode penelitian pembelajaran yang menggunakan beberapa pohon keputusan untuk meningkatkan akurasi dan mengurangi overfitting. Model hebat untuk menyortir dan mengambil. Memperbaiki pohon keputusan dengan menggunakan banyak pohon dan mencocokkan hasilnya. Ini memberikan makna nyata dan menolak berlebihan.
6. Support Vector Machines (SVM)
SVM digunakan untuk klasifikasi dan regresi untuk menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan kelas data dalam area yang luas. SVM berkinerja baik di level yang lebih tinggi. Menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan kelas data. Sempurna untuk data berkualitas tinggi dan garis potong.
7. K-Means Clustering
K-Means adalah algoritma pembelajaran tanpa pengawasan yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam k-grup berdasarkan kesamaan. Ini sering digunakan dalam layanan pelanggan dan pengumpulan data. Kelompokkan data ke dalam k cluster berdasarkan centroid. Berguna untuk analisis data dan analisis penelitian.
8. Principal Component Analysis (PCA)
PCA adalah teknik reduksi parameter yang digunakan untuk mengurangi jumlah variabel dalam kumpulan data sambil mempertahankan variasi sebanyak mungkin. Ini berguna untuk pengumpulan data dan pra pemrosesan. Uraikan parameter data dengan mengidentifikasi komponen utama yang bertanggung jawab atas perbedaan utama dalam data. Ini membantu dalam pengumpulan dan pemrosesan data.
9. Jaringan Saraf Tiruan (Neural Networks)
Jaringan saraf adalah model yang terinspirasi oleh otak manusia dan digunakan untuk memproses data yang kompleks dan nonlinier. Mereka sangat berguna untuk tugas-tugas seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami. Model ini memiliki lapisan neuron yang dapat belajar dari informasi kompleks. Itu dapat memproses berbagai jenis data dan digunakan dalam berbagai aplikasi kecerdasan buatan.
10. Deep Learning (Pembelajaran Mendalam)
Deep Learning adalah bagian dari jaringan saraf dengan banyak lapisan tersembunyi yang dapat mengekstrak data kompleks. Model seperti Convolutional Neural Networks (CNN) dan Recurrent Neural Networks (RNN) adalah contoh penerapan pada data gambar dan urutan. Gunakan jaringan saraf yang dalam dan berlapis-lapis untuk belajar dari informasi yang kompleks. Ini digunakan di banyak aplikasi tingkat lanjut seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan banyak lagi.
Kesimpulan
Model-model ini menawarkan cara berbeda untuk menganalisis data dan membuat prediksi, masing-masing memiliki kekuatan dan kelemahan. Pemilihan sampel yang tepat tergantung pada karakteristik data dan tujuan penelitian. Anda dapat mempelajari data dengan mengikuti kelas data science
