Category : Kecerdasan Buatan

Data Selection Pre Processing Set Role Pendapatan penjualan menjadi label prediksi Transoform Tidak ada perubahan bentuk data Algortima Neural Network Hasil PerformanceVector: root_mean_squared_error: 372928.101 +/- 0.000 squared_error: 139075368645.334 +/- 255385434135.079 Kesimpulan Sangat tingginya nilai RMSE membuat hasil prediksi tidak akurat , berikut hasil table prediksi nilai Prediksi Berapa Jumlah pendapatan listrik di kota bandung pada ..

Read more

Open Data Data Selection Tahun IPM Pre Processing Pemilihan Role Label IPM Sebagai Attribute Prediksi Transform Tidak ada perubahan data Algoritma Menggunakan Kecerdasan Buatan ( Neural Network ) Hasil PerformanceVector: root_mean_squared_error: 0.344 +/- 0.000 squared_error: 0.118 +/- 0.126 Hidden 1 Node 1 (Sigmoid) Tahun: 1.208 Bias: -0.977 Node 2 (Sigmoid) Tahun: -1.025 Bias: 0.157 Output ..

Read more

Data Selection Berikut adalah data contoh dari kinerja akademik mahasiswa Pre Processing Membaca Data Tabel Kinerja Akademik Ganti Tipe daya Nominal menjadi Numeric Transform Perubahan Data Nominal Menjadi Numeric Algoritma Neural Network Hasil PerformanceVector: accuracy: 100.00% +/- 0.00% (mikro: 100.00%) ConfusionMatrix: True: Tidak Tepat Waktu Tepat Waktu Tidak Tepat Waktu: 44 0 Tepat Waktu: 0 ..

Read more