Machine Learning | Decision Tree Classifier — Klasifikasi Pasien Hepatitis
Pada video ini, saya membahas implementasi Machine Learning end-to-end menggunakan Python untuk mengklasifikasikan kondisi pasien Hepatitis (DIE/LIVE) berbasis data klinis.
Yang dibahas di video ini:
- Data Understanding & Explorasi Dataset
- Data Preparation & Penanganan Missing Values
- Membangun Baseline Model dengan Decision Tree
- Optimasi Hyperparameter menggunakan GridSearchCV
- Evaluasi Model (Accuracy, F1-Score, AUC-ROC)
- Perbandingan Baseline vs Optimized Model
Hasil:
AUC-ROC meningkat dari 0.58 → 0.82 dan overfitting gap berhasil ditekan dari 25.81% → 10.48% setelah optimasi.
• Tools: Python, Scikit-Learn, Pandas, Matplotlib, Seaborn.
Video ini merupakan bagian dari portofolio mata kuliah Pembelajaran Mesin.
#MachineLearning #DecisionTree #Python #ScikitLearn #DataScience #Hepatitis #Classification #GridSearchCV #Portfolio #Portofolio
