Publikasi ini membahas tahapan feature engineering pada data cuaca menggunakan RStudio, meliputi penanganan missing value dengan mean imputation, pengurangan kardinalitas melalui binning, pembagian data menggunakan shuffle splitting, penanganan outlier dengan trimming dan capping, scaling menggunakan Robust Scaler, serta transformasi variabel kategorik dengan One-Hot Encoding. Praktikum ini bertujuan memahami proses persiapan dan transformasi data sebelum digunakan dalam pemodelan machine learning.

BERIKUT ADALAH PENJELASAN MENGENAI ANALISIS REGRESI

Ini adalah contoh penerapan rmarkdown