Tutorial Belajar Rapidminer Uji Model dengan Cross Validation
Oke teman-teman, pada tutorial kali ini admin akan mencoba memberikan sedikit pengalaman yang mungkin bisa bermanfaat bagi teman-teman nanti.
Bagaimana Menerapkan Cross Validation menggunakan Aplikasi RapidMiner ?
Cross validation adalah suatu metode tambahan dari teknik data mining yang bertujuan untuk memperoleh hasil akurasi yang maksimal.
Pertama admin menggunakan Tools atau Sofware RapidMiner Studio Free Versi 9.1. jika teman-teman belum punya bisa juga download dan regristasi versi free di website resminya
Kedua, sebelum teman-teman masuk ke proses rapid miner, kalian harus dan sangat harus memiliki Dataset atau Data Latih. Karena itu adalah inti dari mengolah data menjadi informasi menggunakan ilmu data mining.
1. Persiapan Data
Pastikan anda sudah mengimpor data kalian dan jika sudah terimpor ke dalam aplikasi rapidminer maka Drag data set ke dalam halaman proses tanpa harus disambung terlebih dahulu.
2. Operator Cross Validation
Selanjtnya pada kotak dialog Operators , pilih menu Cross Validation. Cara mencarinya tulisan di kotak pencarian pada kotak dialog tersebut.
Kemudian Drag atau seret kehalaman proses dan Sambungkan dengan data set / Data latih kalian.
3. Proses 10-Fold Cross Validation
Selanjutnya Klik 2x pada menu Operators Cross Validation maka kalian akan diarahkan ke dalam menu proses cross validation. Pada bagian ini pilih masing-masing Operators dan drag ke halaman proses cross validationa seperti , Dalam contoh saya menggunakan model algoritma Naive Bayes (Sebagai Contoh Model Algoritma) , kemudian pilih Operator , Apply Model, Performance.
Selanjutnya, pada sisi kanan kotak dialog atur paramater berapa kali data set di literasi, dalam contoh saya menggunkan 10 literasi atau 10 fold cross validation. Dan juga atur tipe samplingnya.
4. Finishing Proses
Setelah kalian ke tahap ini, maka selanjutnya kalian kembali ke halaman proses dengan cara klik menu proses yang ada di pojok kiri kotak dialog halaman proses.
Kemudian Sambungkan set data dengan cross validation dan sampai proses akhir seperti pada gambar.
Setelah itu klik mulai atau jalankan. maka nanti akan disuguhkan dengan hasil seperti ini.
Hasil diatas menunjukkan nilai rata-rata akurasi dari masing-masing literasi sebanyak 10 percobaan dan pada sistem itu juga menunjukkan bertambah atau berkurangnya nilai akurasi setelah di uji menggunakan teknik cross validation. Dalam contoh pada gambar diatas menunjukkan perubahan kurang lebih sebanyak 2.3% disetiap literasi atau percobaan.
Terimakasih, semoga informasi ini bisa bermanfaat, apabila kamu berkenan bisa bantu donasi untuk pengembangan blog yang saya bangun melalui link ini https://saweria.co/muiz27 .
Nah, Selesai sudah dan sudah selesai teman-teman, gimana ribet atau simple. Ya itu semua tergantung sudut pandang kalian sendiri. Sejauh mana anda mau belajar dan terus melangkah kedepan.
See YOU.