Machine-Learning-Projects 开源项目教程

Machine-Learning-Projects 开源项目教程

Machine-Learning-Projects Machine Learning - End to End Data Science Projects 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/machine/Machine-Learning-Projects

1. 项目的目录结构及介绍

Machine-Learning-Projects
├── 01	Iris_Species_Classification
├── 02	Loan_Status_Prediction
├── 03	Gender_Classifcation
├── 04	Weight_Prediction
├── 05	Boston_House_Price_Prediction
├── data
│   ├── ML_Projects.csv
│   └── social-media-links.csv
├── Demos
├── models
├── py_modules
│   ├── __pycache__
│   └── data_extraction.py
├── static
│   ├── css
│   ├── files
│   ├── images
│   └── js
├── templates
│   ├── base.html
│   ├── all_projects.html
│   ├── weight_predictor.html
│   ├── gender_classifier.html
│   ├── iris_species_classifier.html
│   ├── loan_status_predictor.html
│   └── boston_house_price_predictor.html
├── LICENSE.txt
├── ml_projects.py
├── Procfile
├── requirements.txt
├── runtime.txt
└── README.md

目录结构介绍

• 01-05: 包含五个不同的机器学习项目，每个项目都有独立的目录。
• data: 存放项目所需的数据文件。
• Demos: 存放项目的演示文件。
• models: 存放训练好的模型文件。
• py_modules: 存放Python模块文件，包括数据提取模块。
• static: 存放静态资源文件，如CSS、JavaScript、图片等。
• templates: 存放HTML模板文件，用于渲染网页。
• LICENSE.txt: 项目的许可证文件。
• ml_projects.py: 项目的启动文件。
• Procfile: 用于Heroku部署的配置文件。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。
• runtime.txt: 指定项目运行所需的Python版本。
• README.md: 项目的说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

ml_projects.py

ml_projects.py 是项目的启动文件，负责启动整个应用程序。该文件通常包含以下内容：

• Flask 应用初始化: 初始化 Flask 应用实例。
• 路由定义: 定义不同 URL 路径对应的处理函数。
• 模型加载: 加载预训练的机器学习模型。
• 数据处理: 处理用户输入数据并返回预测结果。

示例代码

from flask import Flask, render_template, request
import pickle

app = Flask(__name__)

# 加载模型
model = pickle.load(open('models/model.pkl', 'rb'))

@app.route('/')
def home():
    return render_template('index.html')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    # 处理用户输入并进行预测
    features = [float(x) for x in request.form.values()]
    prediction = model.predict([features])
    return render_template('result.html', prediction=prediction)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 库及其版本。通过运行 pip install -r requirements.txt 可以安装所有依赖库。

示例内容

Flask==1.1.2
scikit-learn==0.24.2
numpy==1.19.5
pandas==1.1.5

Procfile

Procfile 是用于 Heroku 部署的配置文件，定义了应用启动时执行的命令。

示例内容

web: python ml_projects.py

runtime.txt

runtime.txt 文件指定了项目运行所需的 Python 版本。

示例内容

python-3.7.7

通过以上配置文件，可以确保项目在本地和云端（如 Heroku）都能正确运行。

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