Diamond Price Prediction: Integrating EDA, Feature Engineering, and Model Tuning

Link Code: Google Colab

Pendahuluan

Dalam dunia yang terus berkembang ini, teknologi memegang peranan penting dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam industri perhiasan. Diamond, atau berlian, merupakan salah satu batu permata yang paling berharga dan banyak dicari di seluruh dunia. Harga berlian ditentukan oleh berbagai faktor seperti carat (berat), cut (potongan), color (warna), dan clarity (kejernihan). Memahami dan memprediksi harga berlian adalah tantangan yang kompleks namun menarik, terutama dengan bantuan teknik pembelajaran mesin yang canggih.

Pada proyek ini, saya akan menjelajahi bagaimana analisis data eksploratif (EDA), pemilihan fitur, rekayasa fitur, dan pengoptimalan model dapat digunakan untuk memprediksi harga berlian dengan lebih akurat. Dengan memanfaatkan dataset yang kaya dan teknik machine learning, tujuan saya adalah menciptakan model prediksi yang dapat membantu penjual dan pembeli berlian dalam membuat keputusan yang lebih terinformasi.

Tujuan

Tujuan utama dari proyek ini adalah untuk membangun model prediksi harga berlian yang akurat menggunakan berbagai teknik machine learning. Secara khusus, tujuan proyek ini mencakup:

• Analisis Data Eksploratif (EDA): Memahami struktur dan karakteristik dataset berlian, mengidentifikasi pola dan hubungan antara fitur, serta mendeteksi anomali atau nilai ekstrim.
• Pemilihan Fitur: Menentukan fitur-fitur mana yang paling berpengaruh terhadap harga berlian, serta mengurangi fitur yang tidak relevan atau redundan untuk meningkatkan efisiensi model.
• Rekayasa Fitur: Membuat fitur-fitur baru yang dapat membantu model dalam menangkap informasi yang lebih baik dan meningkatkan akurasi prediksi.
• Pengoptimalan Model: Menggunakan teknik tuning hyperparameter dan model ensemble untuk menemukan kombinasi parameter dan algoritma terbaik yang memberikan hasil prediksi paling akurat.
• Evaluasi Model: Mengukur kinerja model pada data uji untuk memastikan model dapat diandalkan dalam situasi dunia nyata.

Dataset

Untuk proyek ini, saya menggunakan dataset berlian yang kaya dan terperinci, yang berisi informasi mengenai berbagai atribut berlian serta harganya. Dataset ini memiliki 53,940 baris dan 10 kolom, dengan masing-masing kolom mewakili fitur berikut:

• Carat: Berat berlian dalam carat, yang merupakan salah satu faktor utama yang mempengaruhi harga.
• Cut: Kualitas potongan berlian, dikategorikan sebagai object dengan nilai seperti 'Fair', 'Good', 'Very Good', 'Premium', dan 'Ideal'.
• Color: Warna berlian, dengan kategori dari 'D' (paling jernih) hingga 'J' (paling berwarna).
• Clarity: Kejernihan berlian, dikategorikan dari 'IF' (Internally Flawless) hingga 'I3' (Inclusions 3).
• Depth: Persentase kedalaman berlian, dihitung sebagai 2 kali tinggi dibagi diameter rata-rata.
• Table: Lebar bagian atas berlian relatif terhadap diameter terluas.
• Price: Harga berlian dalam dolar AS.
• X: Panjang berlian dalam milimeter.
• Y: Lebar berlian dalam milimeter.
• Z: Kedalaman berlian dalam milimeter.

Data ini memberikan gambaran yang komprehensif tentang berbagai karakteristik fisik berlian yang digunakan untuk menentukan harganya. Dalam proses analisis dan pemodelan, saya akan mengubah beberapa fitur kategorikal menjadi numerik, mengatasi nilai yang hilang jika ada, dan memastikan data siap untuk digunakan dalam model machine learning.