About this document
Akurasi SVM dalam Klasifikasi Persalinan by aku siapa is a document available to read on EtoBox.
Dokumen ini membahas persalinan sebagai kejadian fisiologis normal dengan dua jenis, yaitu persalinan normal dan caesar. Penggunaan teknologi seperti Support Vector Machine dan Gaussian Mixture Models dapat meningkatkan akurasi dalam pengambilan keputusan terkait persalinan, dengan SVM mencapai akurasi 81% setelah data augmentasi, lebih tinggi dibandingkan Naïve Bayes yang hanya 75%. Selain itu, SVM juga menunjukkan akurasi lebih baik pada data asli dengan 71% dibandingkan Naïve Bayes yang 67%.
- Author
- aku siapa
- Language
- ID