DETEKSI GEMPA BERDASARKAN DATA TWITTER MENGGUNAKAN DECISION TREE, RANDOM FOREST DAN SVM
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Berdasarkan data hasil eksperimen maka dapat disimpulkan bahwa teknik seleksi fitur Information Gain mampu meningkatkan performa metoda klasifikasi khususnya Random Forest
Setelah melakukan prediksi pada data pasien epilepsi dengan metode random forest dan SVM, langkah selanjutnya adalah membandingkan hasil klasifikasi dari dua metode yang
Klasifikasi dilakukan dengan jumlah 6144 data, yang dibagi menjadi dua data set, yaitu 4608 data train dan 1536 data test.. Implementasi metode Random Forest Classifier dengan
Alur Klasifikasi 2.5 Model Klasifikasi Metode yang akan digunakan pada penelitian adalah Algoritma C4.5, Random Forest, SVM dan Naive Bayes.. Dalam permodelan ini Algoritma C4.5,
Hasil dari model Random Forest untuk prediksi kematian pasien Covid-19 di Meksiko memberikan hasil yang diukur dalam nilai akurasi, recall, dan presisi, berturut-turut nilainya 90,67%,
Sistem hasil perancangan menggunakan metode ekstraksi ciri Local Binary Pattern dan klasifikasi Random Forest sudah mampu mengidentifikasi penyakit pada daun kopi dengan nilai akurasi
Pada hasil klasifikasi menggunakan algoritma Random Forest dan menggunakan dataset x_test nya maka menghasilkan platform penjualan Instagram merupakan platform yang sangat
Output Model Gradient Boosting a Hasil Metrik Evaluasi dan b Grafik Feature Importance Pada model gradient boosting memiliki akurasi dan presisi ± 81% serta recall dan F1-score
