Skip to content

Halo! Selamat datang di Repository ku. jadi repository ini membahasa tentang modelku yang aku perbaiki , Daatset ini mengalami imbalance data ( data yang tidak seibang) dan membuat model hanya bisa memprediksi 2 kelas dari 5 kelas. Alhasil setelah diperbaiki, akurasi keseluruhan model 75%

Notifications You must be signed in to change notification settings

Mazcho/Model_dan_Deployment_Prediksi_Cuaca_KNN_PYTHON

Repository files navigation

Prediksi Cuaca KNN PYTHON

Halo! Selamat datang di Repository ku. jadi repo ini adalah tugas ahkir aku saat matakuliah permodelan. Akan tetapi model yang aku buat sebelumnya sangat buruk yang dimana model hanya bisa memprediksi kelas 3 dan 4, sedangkan ada 5 kelas pada data tersebut.

image

Bisa kalian lihat sendiri, pada model yang pertama aku bikin 9 bulan yang lalu, model ini hanya bisa memprediksi sebesar 76% untuk kelas 3 dan 4. Hal ini disebabkan oleh yang namanya imbalance data, yang dimana jumlah data untuk tiap kelasnya tidak seimbang sama sekali. pada dataset ini, jumlah kelas 3 dan 4 sangatlah tinggi. Maka dari itu saya membuat model baru yang jauh lebih baik yaitu menggunakan metode oversampling, dimana data data kelas yang memiliki jumlah yang data sedikit , kita buat menjadi sama banyaknya/ mendekati jumlah data terbesarnya, Dan hasil model KNN + Oversampling menjadi seperti dibawah ini

image

Akurasinya menjadi 75% untuk keseluruhan, tapi bisa kita lihat bahwa dari model 1 KNN dibandingkan dengan model 2 KNN + Oversampling hasilnya sangatlah ebrbeda Model 2 mampu memprediksi keseluruhan kelas pada dataset yang diberikan

Untuk mencoba model ini bisa kunjungi link ini : https://prediksicuacaknnpython-mazcho.streamlit.app/

About

Halo! Selamat datang di Repository ku. jadi repository ini membahasa tentang modelku yang aku perbaiki , Daatset ini mengalami imbalance data ( data yang tidak seibang) dan membuat model hanya bisa memprediksi 2 kelas dari 5 kelas. Alhasil setelah diperbaiki, akurasi keseluruhan model 75%

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published