Titanic (Survived/Not Survived) – Binary Classification
How to use
from huggingface_hub import hf_hub_url, cached_download<br /> import joblib<br /> import pandas as pd<br /> import numpy as np<br /> from tensorflow.keras.models import load_model<br /> REPO_ID = 'danupurnomo/dummy-titanic'<br /> PIPELINE_FILENAME = 'final_pipeline.pkl'<br /> TF_FILENAME = 'titanic_model.h5'<br /> model_pipeline = joblib.load(cached_download(<br /> hf_hub_url(REPO_ID, PIPELINE_FILENAME)<br /> ))<br /> model_seq = load_model(cached_download(<br /> hf_hub_url(REPO_ID, TF_FILENAME)<br /> ))<br />
Example A New Data
new_data = {<br /> 'PassengerId': 1191,<br /> 'Pclass': 1,<br /> 'Name': 'Sherlock Holmes',<br /> 'Sex': 'male',<br /> 'Age': 30,<br /> 'SibSp': 0,<br /> 'Parch': 0,<br /> 'Ticket': 'C.A.29395',<br /> 'Fare': 12,<br /> 'Cabin': 'F44',<br /> 'Embarked': 'S'<br /> }<br /> new_data = pd.DataFrame([new_data])<br />
Transform Inference-Set
new_data_transform = model_pipeline.transform(new_data)<br />
Predict using Neural Networks
y_pred_inf_single = model_seq.predict(new_data_transform)<br /> y_pred_inf_single = np.where(y_pred_inf_single >= 0.5, 1, 0)<br /> print('Result : ', y_pred_inf_single)<br /> # [[0]]<br />
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