K-Nearest Neighbor Algorithm.
Classification adalah salah satu machine learning task, berdasarkan cara trainingnya tergolong supervised learning.
pada Classification data yang dimiliki mempunyai bagian predictor variable(feature) yang merupakan parameter-parameter yang akan digunakan untuk penentuan label, dan Taget Variable (label) merupakan keluaran dari parameter-parameter yang ada. nilai inilah yang nantinya menjadi keluaran dari prediksi.
| Harga | Display Card | RAM | Storage | Battery Capacity | Processor | Recommen Rate |
| 10000000 | GEFORCE930M | 16GB | 1TB | 500mAh | Core i7 | 8 |
| 7000000 | Intel Graphics | 2GB | 1TB | 450mAh | Core i4 | 6 |
| 5000000 | GEFORCE930M | 4GB | 500TB | 400mAh | Core i5 | 7 |
tabel diatas dapat dijadikan contoh untuk data yang bisa digunakan untuk melakukan proses learning untuk mesin, yang mana Harga,Display Card, RAM, Storage, Battery Capacity, dan Processor merupakan Features sedangkan Recomendation Ratting merupakan Label
Contoh Data Set untuk penilaian untuk suatu mobil accaptable untuk dibeli atau tidak
Klasifikasi tentunya akan memberikan nilai hasil keluaran berupa klasifikasi. suatu klasifikasi dapat dibedakan menjadi dua berdasarkan jumlah kelas yang dimilikinya yaitu
binary classifier (hasilnya hanya ada 2 label)
multi classifier (hasilnya lebih dari 2 label)
OpAddict 