DATA MINING

 Data preparation adalah langkah penting dalam proses machine learning untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam pelatihan dan pengujian model memiliki kualitas yang tinggi dan siap untuk dianalisis. Langkah-langkah utama dalam data preparation meliputi: Pengumpulan Data : Mengumpulkan data dari berbagai sumber. Eksplorasi Data : Mengeksplorasi data untuk memahami strukturnya, mengidentifikasi pola, dan mendeteksi anomali. Pembersihan Data : Mengatasi data yang hilang, duplikat, atau tidak konsisten. Pengubahan Data : Mengubah data ke dalam format yang lebih sesuai untuk analisis. Fitur Engineering : Membuat atau mengubah fitur untuk meningkatkan kinerja model. Encoding Data Kategorikal : Mengubah data kategorikal menjadi format numerik. Penyeimbangan Data : Mengatasi masalah data yang tidak seimbang. Pembagian Data : Membagi data menjadi set pelatihan, validasi, dan pengujian. Contoh Kode Data Preparation dalam Python COLAB:  https://colab.research.google.com/drive/1kB...