Feature Analysis and Mortality Prediction of Heart Failure Patients: A Comparison of Random Forest and Bagging

Tujuan

(For Educational Purposes Only)

1. Mengidentifikasi Fitur Penting dalam Prediksi Kematian Pasien Gagal Jantung:

• Melakukan analisis fitur untuk menentukan faktor-faktor utama yang berkontribusi terhadap kematian pasien gagal jantung.
• Menjelaskan metode yang digunakan untuk memilih dan mengevaluasi fitur penting dalam dataset.

2. Membandingkan Metode Prediksi: Random Forest dan Bagging:

• Menjelaskan cara kerja algoritma Random Forest dan teknik Bagging dalam konteks prediksi medis.
• Membandingkan kinerja kedua model berdasarkan metrik evaluasi utama seperti akurasi dan AUC.

3. Evaluasi Kinerja Model untuk Pengambilan Keputusan:

• Menyajikan hasil akurasi dan AUC dari model Random Forest dan Bagging.
• Memberikan rekomendasi berdasarkan hasil evaluasi

Note: 

Dataset: 

Heart Failure Clinical Records. (2020). UCI Machine Learning Repository. https://doi.org/10.24432/C5Z89R.

Link Code: 

Google Colab