使用Flask構建機器學習模型API
1. Python環境設置和Flask基礎 使用“Anaconda”創建一個虛擬環境。如果你需要在Python中創建你的工作流程，並將依賴項分離出來，或者共享環境設置，“Anaconda”發行版是一個不錯的選擇。 安裝here wget https ...
原文：使用PyCaret構建機器學習模型
作者 LAKSHAY ARORA 編譯 VK 來源 Analytics Vidhya 概述 PyCaret是一個超級有用的Python庫，用於在短時間內執行多個機器學習任務 學習如何依賴PyCaret在幾行代碼中構建復雜的機器學習模型 介紹 我建立的第一個機器學習模型是一個相當麻煩的代碼塊。我仍然記得構建一個集成模型，它需要許多行代碼，它十分需要一個向導來解開這些混亂的代碼 當涉及到構建可解釋的機 ...
2020-06-30 14:47 0 2203 推薦指數：
相關推薦
如何通過7個步驟構建機器學習模型
如何通過7個步驟構建機器學習模型 組織構建一個可行的、可靠的、敏捷的機器學習模型來簡化操作和支持其業務計划需要耐心、准備以及毅力。 各種組織都在為各行業中的眾多應用實施人工智能項目。這些應用包括預測分析、模式識別系統、自主系統、會話系統、超個性化活動和目標驅動系統 ...
更簡易的機器學習-pycaret的安裝和環境初始化
1、安裝 在谷歌colab中還要運行： 2、獲取數據 （1）利用pandas庫加載 （2）使用自帶的數據 數據集列表： Dataset Data Types Default Task ...
使用Flask部署機器學習模型
作者|LAKSHAY ARORA 編譯|VK 來源|Analytics Vidhya 概述 部署機器學習模型是每個ML項目的一個關鍵 學習如何使用Flask將機器學習模型部署到生產中 模型部署是數據科學家訪談中的一個核心話題 介紹 我記得我早期在機器學習領域 ...
使用PMML部署機器學習模型
PMML簡介 預測模型標記語言PMML（Predictive Model Markup Language）是一套與平台和環境無關的模型表示語言，是目前表示機器學習模型的實際標准。 作為一個開放的成熟標准，PMML由數據挖掘組織DMG（Data Mining Group）開發和維護，經過十幾年 ...
二、機器學習模型評估
二、機器學習模型評估 2.1 模型評估：基本概念 錯誤率(Error Rate) 預測錯誤的樣本數a占樣本總數的比例m \[E=\frac{a}{m} \] 准確率(Accuracy) 准確率=1-錯誤率准確率=1−錯誤率 誤差 ...
機器學習之模型評估
'沒有測量，就沒有科學'這是科學家門捷列夫的名言。在計算機科學特別是機器學習領域中，對模型的評估同樣至關重要，只有選擇與問題相匹配的評估方法，才能快速地發現模型選擇或訓練過程中出現的問題，迭代地對模型進行優化。模型評估主要分為離線評估和在線評估兩個階段。針對分類、排序、回歸、序列預測等不同類 ...
機器學習經典模型
朴素貝葉斯(分類) 目錄 朴素貝葉斯(分類) 決策樹(分類) 算法核心 信息熵 信息量化 熵 信息 ...