https://github.com/tegraxd/feedforward-heart-attack

Repository ini berisi semua file yang dibutuhkan untuk melakukan deployment model Deep Learning Feedforward (Regresion).
https://github.com/tegraxd/feedforward-heart-attack

Last synced: 20 days ago
JSON representation

Repository ini berisi semua file yang dibutuhkan untuk melakukan deployment model Deep Learning Feedforward (Regresion).

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/tegraxd/feedforward-heart-attack
• Owner: TEGRAXD
• Created: 2024-06-30T00:11:32.000Z (7 months ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2024-06-30T00:12:41.000Z (7 months ago)
• Last Synced: 2024-11-17T05:09:52.651Z (3 months ago)
• Language: HTML
• Size: 36.1 KB
• Stars: 0
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

Awesome Lists containing this project

README

        
# Heart Attack Prediction (Deep Feedforward)

## Deskripsi singkat

Repository ini berisi semua file yang dibutuhkan untuk melakukan deployment model Deep Learning Feedforward (Regresion). Adapun model yang digunakan merupakan model untuk memprediksi persentase serangan jantung berdasarkan:

-   `age` atau usia dengan tipe data integer (bilangan bulat)

-   `sex` atau jenis kelamin pasien (0: perempuan, 1: laki-laki)

-   `cp` atau jenis nyeri dada (0: Typical angina, 1: Atypical angina, 2: Non-anginal pain, 3: Asymptomatic)

-   `trtbps` atau tekanan darah saat istirahat (dalam mmHg)

-   `chol` atau kadar kolesterol dalam mg/dL

-   `fbs` atau gula darah puasa > 120 mg/dl (1 = benar, 0 = salah) 

-   `thalachh` atau detak jantung maksimal yang dicapai

## Folder, file, dan kegunaannya

-   templates/

    -   index.html --> Berisi template website

-   app.py --> Berisi konfigurasi route dan program utama

-   heart_attack_model.keras --> Model feedforward (regresi) yang sudah di-training

-   requirements.txt --> Berisi daftar dependency/package Python yang diperlukan untuk menjalankan API dan model Regresi Linier

## Cara menjalankan program pada komputer Anda

### Menjalankan program

1. Buka terminal/command prompt/power shell

2. Buat virtual environment dengan\

   `python -m venv `

3. Aktifkan virtual environment dengan\

   `\\Scripts\activate`

4. Install semua dependency/package Python dengan\

   `pip install -r requirements.txt`

5. Jalankan program menggunakan perintah\

   `python app.py`

### Akses melalui Website

Setelah program berjalan:

1. Anda akan diberikan URL untuk membuka website berupa `localhost:5000/` atau `127.0.0.1:5000/`

1. Buka URL dengan browser, coba masukkan data yang ingin di prediksi

1. Anda akan diberikan prediksi serangan jantung pada bagian output halaman website