readme.md

Prediksi Harga Rumah di California

Aplikasi ini memungkinkan pengguna untuk memprediksi harga rumah di California berdasarkan beberapa faktor seperti pendapatan, umur rumah, jumlah kamar, dan lokasi geografis.

Fitur Aplikasi:

• Memasukkan data pengguna melalui input berupa slider untuk berbagai fitur.
• Menggunakan model CatBoostRegressor yang telah dilatih untuk memprediksi harga rumah berdasarkan data yang diberikan.
• Menampilkan hasil prediksi harga rumah di California.

Prasyarat

Untuk menjalankan aplikasi ini, Anda perlu mengatur lingkungan pengembangan menggunakan Conda dan menginstal pustaka yang diperlukan.

1. Menggunakan Conda untuk Mengaktifkan Lingkungan Virtual

Jika Anda menggunakan Conda, pertama-tama buat dan aktifkan lingkungan virtual untuk proyek ini dengan perintah berikut:

conda create -n streamlit-env python=3.10.16
conda activate streamlit-env

### 2. **Instal Pustaka yang Diperlukan**

```bash
cd C:\Users\Lenovo\OneDrive\Documents\California_Housing
pip install pipreqs
pipreqs . --force
pip install -r requirements.txt

### 3. **Jalankan Aplikasi**

``` bash
streamlit dashboard.py


### 4. **Struktur Proyek

``` bash
California_Housing/
│
├── California Housing .jpg     # Gambar Ilustrasi california house
├── california_housing.csv      # Dataset untuk moodel
├── catboost_model.cbm          # MModel yang telah dilatih
├── readme.md                   # Berkas menjalankan dashboard.py
└── requirements.txt            # Daftar pustaka yang dibutuhkan untuk proyek

Ini adalah **readme.md** yang lengkap dengan instruksi langkah-demi-langkah yang mencakup penginstalan **`pipreqs`**, pembuatan file **`requirements.txt`**, dan cara menjalankan aplikasi. Anda dapat menambahkan atau menyesuaikan bagian lainnya sesuai kebutuhan proyek Anda.