Berkompetisi di Kaggle – Part 3– Menambahkan Fitur

Ketika kita menggunakan fungsi .describe() kita menyadari bahwa tidak semua kolom ditampilkan. Hanya kolom-kolom yang mempunyai data numerik saja. Kita tidak dapat mengirimkan data non numerik sebagai input ke algoritma machine learning.

Ada dua pilihan, yaitu mengeluarkan data non numeric pada saat training atau mencari cara untuk mengubah data tersebut ke numerik.

Untuk saat ini kita akan mengabaikan kolom/attribute Ticket, Cabin dan Nama karena kita tidak mengambil informasi yang lebih dari situ.

Mari kita convert Sex ke kolom dengan tipe numerik. Kita dapat mengubahnya dengan mengubah male menjadi 0 dan female menjadi 1.

Hal ini dapat kita lakukan dengan code berikut ini

Berikutnya kita akan mengubah kolom Embarked ke numerik. Kita juga mengisi missing value dari kolom tersebut.

Sekarang kita masih tetap akan menggunakan LogisticRegression dan mengevaluasi feature/attribute terbaru kita.

Wow dengan menambahkan beberapa attribute kita dapat mencapai akurasi 78%.

Sekarang kita akan membuat submission dengan menggunakan fitur yang baru. Terlebih dahulu kita akan menyamakan perubahan yang kita lakukan pada dataset training dengan dataset test.

 

Kita dapat melakukan copy paste dari code sebelum dan menambahkan fitur yang kita inginkan.

Sekarang kita akan submit hasil tersebut ke kaggle.

Selamat anda berhasil melakukan kemajuan akurasi menjadi 75%.

Kita akan tetap terus berjuang untuk mendapatkan hasil yang lebih baik pada iterasi berikutnya. Apakah itu dengan menambah fitur atau mengubah algoritma yang kita butuhkan.

Sampai jumpa pada tutorial selanjutnya.

 

Cheers

Advertisement