Pada tutorial ini, kita akan membahas bagaimana melatih model menggunakan TensorFlow dari data CSV untuk project prediksi curah hujan. Prediksi curah hujan sangat penting dalam berbagai bidang seperti pertanian, perencanaan kota, dan managemen bencana.
Langkah 1: Memuat Data CSV
Pertama, kita perlu memuat data curah hujan dari file CSV. Kita dapat menggunakan library pandas untuk membaca file CSV dan menyimpannya ke dalam bentuk DataFrame. Misalnya, kita memiliki file data.csv yang berisi kolom tanggal dan curah hujan. Kita dapat menggunakan kode berikut:
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')Langkah 2: Pra-Pemrosesan Data
Setelah memuat data, kita perlu melakukan pra-pemrosesan data sebelum melatih model. Pra-pemrosesan data meliputi penanganan data yang hilang, encoding data kategorikal, dan normalisasi data numerik. Misalnya, kita dapat menggunakan kode berikut untuk menangani data yang hilang:
data = data.dropna()Langkah 3: Pembagian Data
Setelah pra-pemrosesan data, kita perlu membagi data menjadi data latih dan data uji. Data latih akan digunakan untuk melatih model, sedangkan data uji akan digunakan untuk menguji performa model. Kita dapat menggunakan library sklearn untuk membagi data. Misalnya, kita dapat menggunakan kode berikut:
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = data.drop(columns=['tanggal', 'curah_hujan'])
y = data['curah_hujan']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)Langkah 4: Memuat Model TensorFlow
Selanjutnya, kita perlu membangun model menggunakan TensorFlow. Kita dapat menggunakan Keras API yang sudah terintegrasi dengan TensorFlow untuk membangun model. Misalnya, kita dapat menggunakan kode berikut untuk membangun model sederhana dengan satu layer input dan satu layer output:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
model = tf.keras.Sequential([
layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
layers.Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')Langkah 5: Melatih Model
Setelah membangun model, kita dapat melatih model menggunakan data latih yang sudah dibagi sebelumnya. Kita dapat menggunakan metode fit untuk melatih model. Misalnya, kita dapat menggunakan kode berikut:
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_data=(X_test, y_test))Langkah 6: Evaluasi Model
Setelah melatih model, kita perlu mengevaluasi performa model menggunakan data uji. Kita dapat menggunakan metode evaluate untuk mengevaluasi performa model. Misalnya, kita dapat menggunakan kode berikut:
loss = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Loss:', loss)Langkah 7: Prediksi Curah Hujan
Setelah mengevaluasi model, kita dapat menggunakan model yang sudah dilatih untuk memprediksi curah hujan. Kita dapat menggunakan metode predict untuk melakukan prediksi. Misalnya, kita dapat menggunakan kode berikut:
predictions = model.predict(X_test)Dengan mengikuti langkah-langkah di atas, kita dapat melatih model menggunakan TensorFlow dari data CSV untuk project prediksi curah hujan. Semoga tutorial ini bermanfaat untuk Anda.
