＃恐吓因素 DerbyHacks17 这绝对会让您大吃一惊！ 我们创建了一个ML模型，该模型从业务的各种特征中学习（过去的健康检查分数，位置，附近区域的311个呼叫，健康检查分数的数量以及违反健康检查的次数），并确定该评分是多少可能无法通过下一次健康检查。 在决定了这些事情之后，它可以返回最有可能需要进行健康检查的前五名的列表，然后由健康检查员来挑选要检查的餐馆。 该产品可以为城市节省的资金太大，由于50 mb的上传规则，我们实际上无法上传它！ （实际上不是，但您知道图片！） 这是一个聪