Skip to content

DhaifinaAP/Tugas-2-Pembelajaran-Mesin-2108107010018

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

9 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Tugas-2-Pembelajaran-Mesin-2108107010018

Repository ini dibuat guna memenuhi tugas 2 Mata Kuliah Pembelajaran Mesin

Code yang diupload melakukan proses Klasifikasi dan Regresi dataset "Breast Cancer Data Set" dengan menggunakan model SVM (Support Vector Machine). Link Dataset : https://www.kaggle.com/datasets/erdemtaha/cancer-data

Dataset ini berisi karakteristik pasien yang terdiagnosis kanker. Dataset berisi ID unik untuk setiap pasien, jenis kanker (diagnosis), karakteristik visual kanker, dan nilai rata-rata karakteristik tersebut.

Fitur utama dari dataset adalah sebagai berikut:

  1. id: ID unik untuk setiap pasien.
  2. Diagnosa: Jenis kanker yang didiagnosis pada pasien (M untuk Malignant atau ganas, dan B untuk Benign atau jinak).
  3. radius_mean: Nilai rata-rata dari radius kanker.
  4. texture_mean: Nilai rata-rata dari tekstur kanker.
  5. perimeter_mean: Nilai rata-rata dari perimeter kanker.
  6. area_mean: Nilai rata-rata dari area kanker.
  7. smoothness_mean: Nilai rata-rata dari kehalusan kanker.
  8. compactness_mean: Nilai rata-rata dari kekompakan kanker.
  9. concavity_mean: Nilai rata-rata dari cekungan kanker.
  10. concave points_mean: Nilai rata-rata dari titik cekung kanker.

ada 22 fitur lain yang memiliki nilai karakteristik, jika karakteristik yang menjadi fitur utama berupa nilai rata - rata, fitur yang lain berupa nilai standard error dan worst(terburuk).

Fitur-fitur ini memberikan informasi penting tentang karakteristik visual kanker, yang sangat berguna untuk analisis dan prediksi.

How to run:

-git clone https://github.com/DhaifinaAP/Tugas-2-Pembelajaran-Mesin-2108107010018.git

-python3 -m venv env

-source env/bin/activate

-python3 pip install -r requirements.txt

-run code Klasifikasi.ipynb dan Regresi.ipynb

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published