原文: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的日子。我喜歡處理多個問題,對機器學習項目的各個階段都很感興趣。和我之前的許多人一樣,我被模型整個生命周期的構建所吸引。 我和領域專家談過,項 ...

2020-07-09 16:58 0 1290 推薦指數:

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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 ...

Fri Nov 27 00:01:00 CST 2020 0 1024
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 ...

Mon Nov 11 18:22:00 CST 2019 0 960
使用pmml實現跨平台部署機器學習模型

一、概述   對於由Python訓練的機器學習模型,通常有pickle和pmml兩種部署方式,pickle方式用於在python環境中的部署,pmml方式用於跨平台(如Java環境)的部署,本文敘述的是pmml的跨平台部署方式。   PMML(Predictive Model Markup ...

Sun Nov 21 03:17:00 CST 2021 0 832
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 ...

Tue Jun 30 22:47:00 CST 2020 0 2203
使用pmml跨平台部署機器學習模型Demo——房價預測

  基於房價數據,在python中訓練得到一個線性回歸的模型,在JavaWeb中加載模型完成房價預測的功能。 一、 訓練、保存模型 工具:PyCharm-2017、Python-39、sklearn2pmml-0.76.1。 1.訓練數據house_price.csv ...

Sun Nov 21 20:05:00 CST 2021 0 139
基於FastAPI的機器學習模型部署快速上手

針對前文所述 機器學習模型部署摘要 中docker+fastapi部署機器學習的一個完整示例 outline fastapi簡單示例 基於文件內容檢測的機器學習&fastapi 在docker容器部署 Install example 在開發代碼時 ...

Sun Mar 13 17:48:00 CST 2022 0 1464
機器學習模型泛化

機器學習模型泛化 1、機器學習模型誤差主要含有三個方面的誤差:模型偏差、模型方差以及不可避免的誤差。 2、對於機器學習訓練模型的偏差主要因為對於問題本身的假設不對,比如非線性誤差假設為線性誤差進行訓練和預測,算法層面上欠擬合是產生較大偏差的主要原因。另外主要來自於特征參量與最終結果的相關性 ...

Tue Aug 13 19:26:00 CST 2019 0 378
機器學習模型評分

今天給大家帶來一篇如何評價模型的好壞以及模型的得分 最下面的代碼最有用 一、錯誤率與精度(accuracy 准確) 錯誤率和精度是分類任務中最常用的兩種性能度量,既適用於二分類任務,也適用於多分類任務。錯誤率是分類錯誤的樣本數占樣本總數的比例,精度則是分類正確的樣本數占 ...

Fri Apr 12 04:42:00 CST 2019 3 1712
 
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