GitHub / weniariska / implementation-of-forward-selection-and-svm-algorithm-for-water-quality-prediction
Project ini bertujuan untuk membandingkan algoritma SVM sebelum dan sesudah dilakukan forward selection sebagai seleksi fitur untuk memprediksi kualitas air. Dataset yang digunakan berasal dari kaggle, Pada dataset tersebut terdapat 10 atribut yang terdiri dari 9 atribut ciri dan 1 atribut label, 9 atribut bebas diantaranya ph, hardness, solids, chloramines, sulfate, conductivity, organic_carbon, trihalomethanes, dan turbidity. Sedangkan pada atribut label terdapat potability terdiri dari 1=kualitas air bagus dan 0=kualitas air tidak bagus. Berikut link dataset yang digunakan : https://kaggle.com/datasets/adityakadiwal/water-potability
JSON API: http://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/weniariska%2Fimplementation-of-forward-selection-and-svm-algorithm-for-water-quality-prediction
PURL: pkg:github/weniariska/implementation-of-forward-selection-and-svm-algorithm-for-water-quality-prediction
Stars: 1
Forks: 0
Open issues: 0
License: None
Language: Jupyter Notebook
Size: 395 KB
Dependencies parsed at: Pending
Created at: almost 3 years ago
Updated at: almost 2 years ago
Pushed at: almost 3 years ago
Last synced at: almost 2 years ago
Topics: data-science, forward-selection, klasifikasi, kualitas-air, machine-learning, pyth, python, support-vector-machine, water-potability