Mas Teguh, ada saya sedikit problem mas, nah gimana cara kita untuk menampilkan accuracy score di streamlit soalnya menampilkan accuracy model kedalam aplikasi juga penting sebagai tambahan informasi ke user mengenai model yang sudah kita bangun, dengan catatan engine app yang kita buat masih berdasarkan hasil model yang disimpan berupa format sav mohon pencerahanya mas teguh🙏
@@iputudodiksukmaindranata4599 untuk menampilkan akurasi di streamlit pasti bisa mas.. tetapi referensi yang saya baca perlu menambahkan fungsi load dataset di file streamlitny sehingga kita bisa definisikan data training dan data testing. kalau sudah terdefinisikan tinggal dibuatkan fungsi pengujiaanny apakah pakai cnfusion matrix, roc, dll 😁
coba model text inputnya ganti number input ya.. atau di model engga pakai stadar scaler atau bisa coba prediksi penyakit jantung ua-cam.com/video/ubkGZec2iSA/v-deo.html&ab_channel=KelasTeguh
izin bertanya pak kalau muncul output kayak gini gimana ya pak "ValueError: dtype='numeric' is not compatible with arrays of bytes/strings.Convert your data to numeric values explicitly instead." itu kenapa ya pak?
sama kak, untuk penerapan algoritma naive bayes sama ya kak tinggal sesuaikan di tahap modelingny saja. bisa ikuti dokumentasi ini scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html
untuk menggunakan algoritma knn langkahny sama ya, pada tahap modeling load library knn. dokumentasiny bisa cek di sini : scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html
Izin bertanya kak Saya sydah mencoba dan berhasil sampai memunculkan web di browser,tapi kenapa waktu mencoba input nilai pasien yang tidak terkena diabetes outputnya pasien terkena diabetes. Output dari pasien tidak terkena diabetes tidak terdeteksi padahal saya inputnya nilai yang tidak terkena diabetes.terimakasih
saya coba jawab yaa... untuk pertanyaan ini sudah ditanyakan pada komentar sebelumny. coba pada file jupyter notebook tidak menggunakan standarisasi data. langsung ke tahap split data saja. bisa disamakan langkahny dengan tutorial prediksi penyakit jantung ua-cam.com/video/ubkGZec2iSA/v-deo.html 👍 semoga membantu 😁
pada aplikasi ini tetap menggunakan data yaa berupa data diagnosa dalam bentuk csv.. mungkin yg dimaksud adalah database mysql ya? bisa juga python membaca data dari mysql menggunakan library pymysql atau sqlite3. sebelumny bisa bikin dulu tabel diagnosa diabetesny di database mysql. 😁😁
sangat bisa ya, pada tahap pemodelan tinggal disesuaikan saja kolomnya. yang penting kita tau mana kolom yang di jadikan fitur (X) dan mana kolom yang akan dijadikan label (Y)
izin bertanya, saya sudah mengikuti vidio ini tapi saat pengujian pasien tidak terkena diabetes kenapa selalu salah ya? kira kira kalau begitu salah dimananya ya pak? terimakasih
sebenerny streamlit bisa jalanin custom script html ya.. pakai components. dokumentasiny bisa cek di sini docs.streamlit.io/library/components/components-api
if(prediksi_diab[0]==1): diab_diagnosis ='Pasien terdiagnosis Diabetes' else: diab_diagnosis ='Pasien tdk terdiagnosis Diabetes' st.success(diab_diagnosis) jika di isi data yang outcomenya '0' hasilnya kok PAsien terdiagnosis Diabetes ya ? apa ada yang kurang kodingnya pak?
Mas saya pas di menit ke 28:28 ketika memasukan data ke-2 hasilnya terkena diabetes juga, knp ya. Di Jupiter notebook nya hasilnya sudah benar padahal pas ke streamlit beda. Untuk yg data pertama sudah benar.
sepertinya ada masalah di standarisasi data. coba pada file jupyter notebook tidak menggunakan standarisasi data. langsung ke tahap split data saja.. samakan langkahny dengan prediksi penyakit jantung ua-cam.com/video/ubkGZec2iSA/v-deo.html
untuk pembuatan model menggunakan metode klasifikasi, algoritma svm.. bisa cek di video ini ya ua-cam.com/video/rMxfE3BgR20/v-deo.html&ab_channel=KelasTeguh 😁
pastikan library streamlit sudah terinstal. dan juga pastikan ketika running app, nama file yg dirunning sudah sesuai misal 'aplikasi.py' dan pastikan direktorinya sama ketika running
izin tanya pak, AttributeError: Can't get attribute 'FuzzyKNN' on Traceback: File "C:\Users\ASUS\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\streamlit untime\scriptrunner\script_runner.py", line 552, in _run_script exec(code, module.__dict__) File "D:\latihan\main.py", line 4, in fknn_model = pickle.load(open('fknn_model.sav', 'rb')) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ini errornya dimana ya pak
izin bertanya pak, kalau codingan kita dari google colab apakah bisa di run di streamlit? Apabila bisa bagaimana dengan data mentah yg kita gunakan(misal csv atau excel) ? Apakah harus diupload ulang di streamlit? bagaimana caranya? atau ada cara lain pak? Terimakasih 🙏🙏
saya coba jawab 2 opsi berdasarkan referensi yg saya pelajari yaa.. 1. kalau kita bikin modelnya di colab tetep bisa save model pakai pickle, lalu kita bikin script streamlitny via vscode secara local dan deploy di streamlit share. 2. kalau ingin direct dari colab ke streamlit bisa pakai ngrok dengan instal pyngrok di colab tapi cara ini butuh full online ya, script streamlitnya dimasukan di colab nanti deploy langsung dari ngrok 😁
dataset download di sini gan www.kaggle.com/datasets/uciml/pima-indians-diabetes-database?resource=download tutprialny ada di part 1 ya ua-cam.com/video/rMxfE3BgR20/v-deo.html&ab_channel=KelasTeguh
kalau di video sebelumnya kan codingannya begini pak : if (prediction[0] == 0 ) : print('a') nah kalo di video ini beda pak di menit 19:55 , terus kalo di buat ada 5 label yg di video ini gimana pak codingannya? apakah beda juga pak codingaanya kalau 5 label ?
UnpicklingError: invalid load key, '$'. Traceback: File "C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\streamlit untime\scriptrunner\exec_code.py", line 88, in exec_func_with_error_handling result = func() ^^^^^^ File "C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\streamlit untime\scriptrunner\script_runner.py", line 590, in code_to_exec exec(code, module.__dict__) File "C:\Users\user\MUSTAQIM\DIABETES\main.py", line 4, in diabetes_model = pickle.load(open('diabetes_model.sav','rb')) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
Terikasih Ilmunya Kak, Saya jadi ga perlu membuat fungsi dalam membuat Aplikasi Data Mining tinggal import File SAV saja 👍👍
betul mas.. tinggal dikembangkan menggunakan studi kasus lain dengan algoritma yg berbeda. 👍
Mas Teguh, ada saya sedikit problem mas, nah gimana cara kita untuk menampilkan accuracy score di streamlit soalnya menampilkan accuracy model kedalam aplikasi juga penting sebagai tambahan informasi ke user mengenai model yang sudah kita bangun, dengan catatan engine app yang kita buat masih berdasarkan hasil model yang disimpan berupa format sav mohon pencerahanya mas teguh🙏
@@iputudodiksukmaindranata4599 untuk menampilkan akurasi di streamlit pasti bisa mas.. tetapi referensi yang saya baca perlu menambahkan fungsi load dataset di file streamlitny sehingga kita bisa definisikan data training dan data testing. kalau sudah terdefinisikan tinggal dibuatkan fungsi pengujiaanny apakah pakai cnfusion matrix, roc, dll 😁
@@kelasteguh Iya mas saya juga menggunakan cara ini, saya kira bisa langsung menanggil tanpa load data kembali, termaksih infonya mas👍👍✨
kaaak bantuin punya ku error
Terima kasih Pak atas ilmu dan pembahasannya, cuma di saya hasil akhirnya, yang tidak terkena diabetes di dataset hasilnya tetap terkena Diabetes.
coba model text inputnya ganti number input ya.. atau di model engga pakai stadar scaler
atau bisa coba prediksi penyakit jantung ua-cam.com/video/ubkGZec2iSA/v-deo.html&ab_channel=KelasTeguh
@@kelasteguh Terima kasih Pak🙏
Tutorialnya sangat membantu pak... bisa tidak pak dibuatin video untuk fom login pak
Terima kasih pak, sangat bermanfaat
izin bertanya pak kalau muncul output kayak gini gimana ya pak "ValueError: dtype='numeric' is not compatible with arrays of bytes/strings.Convert your data to numeric values explicitly instead." itu kenapa ya pak?
coba st.text_input ganti jadi st.number_input ya
Baik pak, terimakasih 🙏
Halo kak,kak kalau menerapkan algoritma naive bayes,apakah urutan scriptnya tetap sama?
sama kak, untuk penerapan algoritma naive bayes sama ya kak tinggal sesuaikan di tahap modelingny saja. bisa ikuti dokumentasi ini
scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html
Izin bertanya kak, untuk algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) apakah sama urutannya?
untuk menggunakan algoritma knn langkahny sama ya, pada tahap modeling load library knn.
dokumentasiny bisa cek di sini : scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html
mantap pak
Izin bertanya kak
Saya sydah mencoba dan berhasil sampai memunculkan web di browser,tapi kenapa waktu mencoba input nilai pasien yang tidak terkena diabetes outputnya pasien terkena diabetes.
Output dari pasien tidak terkena diabetes tidak terdeteksi padahal saya inputnya nilai yang tidak terkena diabetes.terimakasih
saya coba jawab yaa... untuk pertanyaan ini sudah ditanyakan pada komentar sebelumny.
coba pada file jupyter notebook tidak menggunakan standarisasi data. langsung ke tahap split data saja.
bisa disamakan langkahny dengan tutorial prediksi penyakit jantung ua-cam.com/video/ubkGZec2iSA/v-deo.html 👍 semoga membantu 😁
@@kelasteguh terimakasih sudab bisa kak
@@kelasteguh masih tidak bisa pak
permisi saya mau tanya, kan ada istilah housing setelah perogram website, itu housing itu apa ??
Tolong di jawab pak, kenapa di apliaksi ini tidak memakai/memerlukan Data Base?
pada aplikasi ini tetap menggunakan data yaa berupa data diagnosa dalam bentuk csv..
mungkin yg dimaksud adalah database mysql ya? bisa juga python membaca data dari mysql menggunakan library pymysql atau sqlite3. sebelumny bisa bikin dulu tabel diagnosa diabetesny di database mysql. 😁😁
Kak izin bertanya kalo bikin sistem kyk gtu pakenya metode perancangan apa ya kak? Waterfall, sdlc apa yang lain ya
Pak kalau divariasikan dengan rekomendasi pendukung ada tutorialnya nggak pak?
izin bertanya pak kalo semisalnya ujtuk prediksi harga saham itu bisa gak pak? terima kasih
Kalau data yang dimasukkan tidak sama dengan yang ada pada dataset apa masih bisa bekerja pak?
sangat bisa ya, pada tahap pemodelan tinggal disesuaikan saja kolomnya. yang penting kita tau mana kolom yang di jadikan fitur (X) dan mana kolom yang akan dijadikan label (Y)
nah pak, itu kan dimenit 19:54 itu kan labelnya 2 pak, kalo ada 5 label nya gimana codingannya gimana ya pak?
pak kalo di web streamllitnya error (EOFError: Ran out of input) itu gimana ya?
kemuungkinan ada kesalaham saat save/load picklenya ya.. coba pastikan sintax ketika save dan load model pickleny sudah sesuai
izin bertanya, saya sudah mengikuti vidio ini tapi saat pengujian pasien tidak terkena diabetes kenapa selalu salah ya? kira kira kalau begitu salah dimananya ya pak? terimakasih
bang coba kasi tutorial untuk kasus diatas webnya menggunakan html.. saya sudah coba tapi hasilnya tampil ke halaman baru bang
sebenerny streamlit bisa jalanin custom script html ya.. pakai components. dokumentasiny bisa cek di sini docs.streamlit.io/library/components/components-api
if(prediksi_diab[0]==1):
diab_diagnosis ='Pasien terdiagnosis Diabetes'
else:
diab_diagnosis ='Pasien tdk terdiagnosis Diabetes'
st.success(diab_diagnosis)
jika di isi data yang outcomenya '0' hasilnya kok PAsien terdiagnosis Diabetes ya ? apa ada yang kurang kodingnya pak?
sama saya juga begitu mas
Permisi pak, izin apakah bisa membantu saya dalam mengerjakan skripsi saya tentang Prediksi penyakit kardiovaskular?
izin tanya pak, ketika input prediksi manual prediksi benar namun ketika di streamlit prediksi tidak sesuai. kira kira kenapa ya?
saya sudah ikuti jawaban bapak untuk pertanyaan yg sama, tapi tetap tidak bisa
pak izin bertanya yang di punya saya ketika klick C:\Users\DELL7250>cd uji coba di CMD tidak nampil seperti yang ditutorial gimana enggeh pak?y
Mas saya pas di menit ke 28:28 ketika memasukan data ke-2 hasilnya terkena diabetes juga, knp ya. Di Jupiter notebook nya hasilnya sudah benar padahal pas ke streamlit beda. Untuk yg data pertama sudah benar.
sepertinya ada masalah di standarisasi data.
coba pada file jupyter notebook tidak menggunakan standarisasi data. langsung ke tahap split data saja..
samakan langkahny dengan prediksi penyakit jantung ua-cam.com/video/ubkGZec2iSA/v-deo.html
@@kelasteguh berhasil mas, mksh.
Makasih bang punyaku sudah bisa 😁
@@kelasteguh knp ya mas kalau mas bisa pake standarisasi dat kok di yg lain ada yg gak bisa gitu
untung gw liat komen lu bg makasiii banget akhirnya dah fix juga
mau tanya gan, ini menggunakan algoritma apa ya?
kak tolong buat yg versi KNN 🙏🙏🙏🙏
izin bertanya kak, perhitungan datasetnya mengguakan metode apa? terimakasi
untuk pembuatan model menggunakan metode klasifikasi, algoritma svm..
bisa cek di video ini ya ua-cam.com/video/rMxfE3BgR20/v-deo.html&ab_channel=KelasTeguh 😁
Permisi kak, ko pas saya coba streamlit run di cmd error ya kak? Mohon arahannya kak, terima kasih kak
mungkin belum instal streamlit nya
pastikan library streamlit sudah terinstal. dan juga pastikan ketika running app, nama file yg dirunning sudah sesuai misal 'aplikasi.py' dan pastikan direktorinya sama ketika running
izin tanya pak,
AttributeError: Can't get attribute 'FuzzyKNN' on
Traceback:
File "C:\Users\ASUS\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\streamlit
untime\scriptrunner\script_runner.py", line 552, in _run_script
exec(code, module.__dict__)
File "D:\latihan\main.py", line 4, in
fknn_model = pickle.load(open('fknn_model.sav', 'rb'))
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
ini errornya dimana ya pak
izin bertanya pak, kalau codingan kita dari google colab apakah bisa di run di streamlit? Apabila bisa bagaimana dengan data mentah yg kita gunakan(misal csv atau excel) ? Apakah harus diupload ulang di streamlit? bagaimana caranya? atau ada cara lain pak?
Terimakasih 🙏🙏
saya coba jawab 2 opsi berdasarkan referensi yg saya pelajari yaa..
1. kalau kita bikin modelnya di colab tetep bisa save model pakai pickle, lalu kita bikin script streamlitny via vscode secara local dan deploy di streamlit share.
2. kalau ingin direct dari colab ke streamlit bisa pakai ngrok dengan instal pyngrok di colab tapi cara ini butuh full online ya, script streamlitnya dimasukan di colab nanti deploy langsung dari ngrok 😁
@@kelasteguh Terimakasih atas jawabannya pak. Mungkin dari Bapak ada saran alternatif lain yang lebih mudah pak? hatur nuhun 🙏😁
ini untuk hasilya pasien terkena diabetes semua ya?, saya coba ikutin semua dan coba hasilnya pasien terkena diabetes semua gimana pak?
pada tahap pembuatan model coba tanpa standarisasi data ya, langsung split data.
Izin tanya pak, ini saya sudah klik test prediksi kok ndak keluar hasilnya ya??
coba cek lagi susunan sintax pada kondisi if kalau hasilny engga keluar ya
File csv nya bs didownload BG?
dataset download di sini gan www.kaggle.com/datasets/uciml/pima-indians-diabetes-database?resource=download
tutprialny ada di part 1 ya ua-cam.com/video/rMxfE3BgR20/v-deo.html&ab_channel=KelasTeguh
Ada kontak yg bs dihubungi pak? Soalnya error
kalau di video sebelumnya kan codingannya begini pak :
if (prediction[0] == 0 ) :
print('a')
nah kalo di video ini beda pak di menit 19:55 , terus kalo di buat ada 5 label yg di video ini gimana pak codingannya?
apakah beda juga pak codingaanya kalau 5 label ?
UnpicklingError: invalid load key, '$'.
Traceback:
File "C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\streamlit
untime\scriptrunner\exec_code.py", line 88, in exec_func_with_error_handling
result = func()
^^^^^^
File "C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\streamlit
untime\scriptrunner\script_runner.py", line 590, in code_to_exec
exec(code, module.__dict__)
File "C:\Users\user\MUSTAQIM\DIABETES\main.py", line 4, in
diabetes_model = pickle.load(open('diabetes_model.sav','rb'))
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File csv nya bs didownload BG?