文件名称:
salary-prediction:使用Flask Web框架部署线性回归模型-源码
开发工具:
文件大小: 6kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-09
详细说明：薪水预测-烧瓶部署
这是一个演示项目，用于详细说明如何使用Flask API在生产环境中部署机器学习模型
先决条件
您必须安装Scikit Learn，Pandas（用于机器学习模型）和Flask（用于API）。
项目结构
该项目包括四个主要部分：
model.py-这包含我们的机器学习模型的代码，以预测hiring.csv文件中训练型数据上缺少的员工薪水。
app.py-包含Flask API，这些API通过GUI接收员工详细信息，根据我们的模型计算推定值并返回。
模板-此文件夹包含HTML模板，允许用户输入员工详细信息并显示预测的员工薪水。
运行项目
确保您在项目主目录中。 通过运行以下命令来创建机器学习模型-
python model.py
这会将我们模型的序列化版本创建到文件model.pkl中
使用以下命令运行app.py以启动Flask API
python app.
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
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