Project ini merupakan implementasi Machine Learning Regression untuk memprediksi harga diamond berdasarkan karakteristiknya.

Model dilatih menggunakan dataset diamonds.csv dengan target variabel price.

Aplikasi web dibuat menggunakan Streamlit sehingga pengguna dapat memasukkan karakteristik diamond dan mendapatkan prediksi harga secara langsung.

Model menggunakan fitur berikut:

• carat
• cut
• color
• clarity
• depth
• table
• x
• y
• z

Model dilatih menggunakan algoritma:

• XGBoost Regressor

Encoding fitur kategori dilakukan menggunakan:

• LabelEncoder

diamond-ml-app
│
├── venv/
├── app.py
├── diamonds.csv
├── diamond_price_model.pkl
├── le_cut.pkl
├── le_color.pkl
├── le_clarity.pkl
├── requirements.txt
└── README.md

Pastikan semua file berada dalam satu folder project.

Windows:

env\Scripts\activate

pip install -r requirements.txt

streamlit run app.py

Aplikasi akan berjalan di:

http://localhost:8501

1. Masukkan nilai fitur diamond:

   • carat
   • cut
   • color
   • clarity
   • depth
   • table
   • x
   • y
   • z

2. Klik tombol Predict Price

3. Aplikasi akan menampilkan prediksi harga diamond.

• streamlit
• pandas
• numpy
• scikit-learn
• xgboost
• joblib

Project ini dibuat sebagai tugas mata kuliah Machine Learning.