Pemodelan prediktif adalah teknik dalam data science yang digunakan untuk memprediksi kejadian atau tren di masa depan berdasarkan data historis. Dengan menggunakan algoritma statistik dan machine learning, model prediktif dapat memberikan wawasan berharga untuk pengambilan keputusan.
Metodologi Pemodelan
Proses pemodelan prediktif meliputi pengumpulan data, pemilihan fitur, pelatihan model, validasi, dan evaluasi kinerja model menggunakan metrik evaluasi.
Algoritma yang Digunakan
Algoritma yang umum digunakan dalam pemodelan prediktif antara lain regresi, klasifikasi, dan pohon keputusan. Pemilihan algoritma tergantung pada tipe data dan tujuan prediksi.
Contoh Aplikasi
Pemodelan prediktif digunakan di berbagai bidang seperti perbankan untuk deteksi fraud, kesehatan untuk prediksi penyakit, serta perdagangan untuk analisis permintaan pasar.