Скачать или смотреть Mengatasi Missing Value Menggunakan KNN | Multiple Imputation | Data Preprocessing | Data Science

Dalam video ini, kita akan membahas cara mengatasi missing value menggunakan multiple imputation dengan pendekatan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN). Teknik ini merupakan bagian dari proses data preprocessing yang penting dalam data science. Anda akan mempelajari langkah-langkah detail untuk mengimputasi nilai yang hilang pada dataset dengan metode KNN, mulai dari persiapan data hingga implementasi menggunakan Python. Pada video ini, kita akan menyelesaikan konsep dan hitungan secara manual langkah demi langkah menggunakan excel. Selain itu, kita akan mengulas keunggulan dari algoritma KNN dalam menangani missing value, penggunaan metrik Euclidean untuk mengukur kedekatan antar data, dan menentukan nilai K dalam studi kasus. Video ini cocok bagi Anda yang ingin meningkatkan kualitas data untuk analisis lebih lanjut sebagai seorang data scientiest, data analyst, data engineer dan meningkatkan akurasi model machine learning. Apa bedanya ketika KNN atau K-Nearest Neighbors diterapkan untuk modelling dan untuk mengatasi data hilang atau missing value. Pada video ini akan dipaparkan terkait rasio, Jangan lewatkan tips dan trik praktis yang kami bagikan dalam tutorial ini!

#DataScience #DataPreprocessing #MissingValue #KNN #MultipleImputation #DataCleaning #MachineLearning #Python #DataAnalysis #BigData #DataScienceTutorial #EuclideanDistance #DetermineK #CNN #datamining #datapreparation #dataengineer #dataanalyst