Membangun Model Machine Learning Menggunakan Algoritma Gradient Boosting dengan Flask

Asslamu’alaikum Mate….

What’s Up Data Enthusiast !!

Welcome back to tulisan ana lagi nih, nah kali ini kita bakalan main main sama yang namanya machine learning dan salah satu tool yang lagi hype digunakan oleh para data science yaitu python.

Mungkin teman-teman sudah amat sering bermain dengan yang namanya machine learning ini, sudah banyak melakukan prediksi dan klasifikasi dengan berbagai algoritma machine learning. Nah kali ini kita bakalan bahas hal tersebut namun prediksi ataupun klasifikasi yang dilakukan nanti langsung pada suatu website bukan diinput di python lagi mate, keren kan ? hehe

Singkatnya tu, kita build suatu mesin menggunakan machine learning dan kita koneksikan dengan website. sehingga prediksi yang dilakukan nanti directly on webiste. Nah di tulisan ini, asumsi saya teman-teman udah pada familiar dengan source codenya python, serta sudah memahami dasar-dasar HTML. Kayaknya uda pada gak sabar kan ya nunggu tutorialnya

Let’s check this out

First step yang harus mate lakukan adalah membuat folder di C: dengan nama diabetes (penamaan bersifat bebas ya :d). Selanjtunya melakukan instalasi modul flask, dengan cara mate bisa buka command prompt (cmd) dan gunakan peritah berikut.

setelah penginstalan selesai, mate bisa masuk didalam folder diabetes yang telah dibuat sebelumnya menngunakan cmd.

pada gambar diatas, cmd ana masih berada pada folder user only, karena folder diabetes di C: sehingga perlu keluar dulu dari folder user only dengan cara

nah lakukan perintah tersebut hingga cmd teman teman seperti gambar diatas, artinya cmd sudah berada pada C:, gunakan perintah

untuk masuk kedalam folder diabetes.

Untuk dataset yang digunakan menggunakan dataset pima indians diabetes yang dapat di unduh disini. kemudian dibangun model machine learningnya menggunakan algoritma gradient boosting.

simpanlah source code ini dengan nama model.py, saran ana mate menggunakan notepad++ untuk melakukan editing serta penyimpanan source codenya, simpan dalam ekstensi python didalam folder diabates. Model machine learningnya tersimpan dengan nama model.pkl, selanjutnya model tersebut diload dengan fungsi pickle.

untuk mencoba apakah source code sudah benar dan dapat digunakan, mate dapat menggunakan perintah diatas pada cmd.

simpan source code diatas dengan nama app.py berada dalam satu folder yang sama dengan model.py. Pada source code diatas merupakan bagian dari menghubungkan antara model machine learning dan website menggunakan flask. Dan selanjutnya dapat membuat tampilan halamn website dengan HTML sebagai berikut

simpan source code HTML ini dengan nama index dengan ekstensi HTML, letakkan didalam folder templates (buat folder baru) didalam folder diabetes. Susunan file dan folder harus sebagai berikut.

dan pada cmd mate gunakan perintah berikut

maka akan tampil sebagai berikut

yang artinya program berhasil dijalankan, selanjutnya dapat membuka http://localhost:5000/ untuk masuk ke dalam websitnya.

nah ini adalah tampilan websitenya mate …. pada webiste inilah akan dilakukan penginputan data setiap paramter yang tersedia dan akan menampilkan hasil prediksi sebagai berikut

yeeyyyyy…. Alhamdulillah, finally we can deploy our model :)

nah untuk full source codenya, teman teman bisa akses di github ana, selamat mencoba dan semoga berhasil. Apabila para mate mengalami kendala saat mencooba jangan sungkan untuk bertanya. Untuk bertanya atau diskusi dapat langsung komen di kolom komentar medium ini atau bisa by email atau linkedin saya :) (mari berkawan)

email : 16611081@students.uii.ac.id
linkedIn : https://www.linkedin.com/in/alfazrin-banapon-657428171/

sekiaannnn …

Wassalamualaikum

--

--

I’m a Data Scientist who never stop learning.

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store