# Mengimpor library
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Mengimpor dataset
dataset = pd.read_csv('Fish.csv')
X = dataset.iloc[:, 1:2].values
y = dataset.iloc[:, 2].values

# Fitting Linear Regression ke dataset

lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X, y)

# Fitting Polynomial Regression ke dataset

poly_reg = PolynomialFeatures(degree=4)
X_poly = poly_reg.fit_transform(X)
lin_reg_2 = LinearRegression()
lin_reg_2.fit(X_poly, y)

# Visualisasi hasil regresi sederhana
plt.scatter(X, y, color='red')
plt.plot(X, lin_reg.predict(X), color='blue')
plt.title('Sesuai atau tidak (Linear Regression)')
plt.xlabel('Berat')
plt.ylabel('Ukuran')
plt.show()

# Visualisasi hasil regresi polynomial
plt.scatter(X, y, color='red')
plt.plot(X, lin_reg_2.predict(X_poly), color='blue')
plt.title('Sesuai atau tidak (Polynomial Regression)')
plt.xlabel('Berat')
plt.ylabel('Ukuran')
plt.show()

# Memprediksi hasil dengan regresi sederhana
lin_reg.predict(6.5)

# Memprediksi hasil dengan regresi polynomial
lin_reg_2.predict(poly_reg.fit_transform(6.5))