Latar Belakang
Deteksi dini membantu menurunkan risiko penyakit jantung. Proyek ini membangun model klasifikasi sederhana dan menyajikannya dalam aplikasi yang mudah dipakai.
Proses
- Memuat dataset klinis pasien dan menormalkan fitur dengan MinMaxScaler
- Membagi data latih dan uji, lalu melatih model K-Nearest Neighbors (k = 5)
- Mengukur akurasi dan classification report
- Membangun aplikasi Streamlit dengan tiga halaman:
- Prediksi: input data pasien dan lihat hasilnya
- Visualisasi data: distribusi dan korelasi fitur
- Riwayat prediksi: daftar prediksi yang pernah dibuat
Hasil
Detail akurasi model akan ditambahkan.