Klasifikasi Data Diabetes

Machine learning adalah ilmu pengembangan algoritme dan model secara statistik yang digunakan sistem komputer untuk menjalankan tugas tanpa instruksi eksplisit, mengandalkan pola serta inferensi sebagai gantinya.

Algoritma KNN atau K-Nearest Neighbor adalah salah satu algoritma yang banyak digunakan di dunia machine learning yang berfungsi untuk mengambil keputusan menggunakan supervised learning dimana hasil dari data masukan baru diklasifikasi berdasarkan terdekat dalam data nilai. 

Decision Tree adalah jenis algoritma klasifikasi yang strukturnya mirip seperti sebuah pohon yang memiliki akar, ranting, dan daun. 

Portofolio ini berisi proses klasifikasi data diabetes dengan metode KNN dan Decision Tree menggunakan google collaborator, data set yang digunakan dia ambil dari kaggle.com. 

Step 1, menghubungkan google colab dengan google drive 

Step 2, import library yang diperlukan 

Step 3, mengambil data dari google drive

Step 4, gunakan perintah “df.shape” untuk melihat jumlah baris dan kolom pada dataset 

Step 5, gunakan perintah “df.info”

Step 6, masukkan variable x dan y

Step7, membagi data menjadi 2 bagian yaitu training dan testing

Step 8, masukan modelling ke dalam machine learning

Step 9, 

Pada metode KNN menghasilkan nilai akurasi 67%

Step 10,

Pada metode Decision Tree menghasilkan nilai akurasi 66%