Klasifikasi Dataset Iris
Ihsan Tri Marseno
Summary
Data science adalah disiplin ilmu yang berkaitan dengan pengumpulan, analisis, pemodelan, dan interpretasi data untuk mendapatkan wawasan yang bernilai dari informasi yang terkandung dalam data. Klasifikasi dalam data science melibatkan penggunaan berbagai algoritma dan teknik statistik untuk mengelompokkan atau mengkategorikan data ke dalam kelas atau kelompok tertentu. Hal ini dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti pengenalan pola, prediksi, pengambilan keputusan, dan banyak aplikasi lainnya, yang membuat data science menjadi aspek penting dalam pengambilan keputusan dan inovasi dalam berbagai bidang, termasuk bisnis, ilmu pengetahuan, kesehatan, dan lainnya.
Description
Dataset
Dataset yang akan digunakan adalah dataset Iris dari Kaggle. Dataset ini berisi informasi tentang 4 karakteristik bunga Iris, yaitu sepal length, sepal width, petal length, dan petal width. Setiap karakteristik memiliki nilai numerik. Kelas bunga Iris dibagi menjadi tiga, yaitu setosa, versicolor, dan virginica.
Langkah-langkah
1. Import library yang diperlukan
2. Download dataset
3. Unzip Dataset
4. Membaca dataset
5. Membagi dataset menjadi data training dan data testing
6. Membangun model klasifikasi
7. Memprediksi data testing
8. Mengukur akurasi model
Output :
Dari hasil yang diperoleh, akurasi model klasifikasi adalah 0,9666666666666667. Artinya, model dapat memprediksi kelas bunga Iris dengan akurasi sebesar 96,67%.
Variasi
- Algoritma klasifikasi lain dapat digunakan.
- Metriks akurasi lain dapat digunakan untuk mengukur performa model.
- Hyperparameter tuning dapat dilakukan untuk meningkatkan performa model.
Kesimpulan
Implementasi klasifikasi data menggunakan machine learning dengan jupyter notebook pada komputer ataupun google collaboratory dengan mengambil dataset dari Kaggle.com dapat dilakukan dengan mengikuti langkah-langkah yang telah dijelaskan di atas.
Informasi Course Terkait
Kategori: Data Science / Big DataCourse: Data Science
