Modul ini mengenalkan kontrak universal scikit-learn berupa pola fit dan predict yang berulang pada setiap estimator, lalu menerapkannya pada classifier pertama beserta pemecahan data yang benar dengan train_test_split. Bagian tengah modul membahas kebocoran data dan model baseline sebagai dua penjaga kejujuran evaluasi. Pola di modul ini menjadi kosakata dasar yang dirujuk kembali oleh seluruh modul sesudahnya.
API estimator
Kontrak universal fit, predict, dan transform yang menjadi pola berulang di seluruh scikit-learn.
0/0 selesai
- Pola fit dan predict
Antarmuka estimator universal yang menaungi semua model scikit-learn.
- Classifier Pertama
Melatih dan menguji KNeighborsClassifier pada dataset iris secara end-to-end.
- Train/test split
Memecah data dengan train_test_split, stratify, dan disiplin random_state.
- Kebocoran Data
Mengenali data leakage, mengapa skor menjadi menggelembung, dan jalur masuknya.
- Model Baseline
DummyClassifier sebagai tolok ukur minimum yang harus dikalahkan setiap model.