*构建一个机器学习模型并部署到 Web 应用：从模型训练到全栈整合

构建一个机器学习模型并部署到 Web 应用：从模型训练到全栈整合

随着数据驱动型应用的兴起，机器学习（Machine Learning, ML）已经深入到我们生活的方方面面。从推荐系统到语音助手，再到预测分析，ML 模型无处不在。然而，仅仅训练一个高精度的模型并不足以满足实际业务需求，将模型部署到 Web 应用才能使其真正释放价值。本篇文章旨在指导读者如何构建一个机器学习模型，并将其通过 Flask 部署到 Web 应用，助力开发高效且用户友好的解决方案。

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1. 背景与目标

Python 自从诞生以来，凭借其简洁的语法和强大的生态系统，已经成为机器学习领域的主流语言。不仅如此，借助 Flask 和 Django 等 Web 框架，开发者可以轻松地将模型转换为生产级应用。

为什么写这篇文章？

• 分享从模型构建到 Web 部署的完整流程，帮助初学者迅速上手。
• 提供最佳实践和实用技巧，帮助有经验的开发者优化流程。
• 激发读者探索 Python 在数据科学与 Web 开发交叉领域中的应用潜力。

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2. 模型训练：基础到实践

在本节，我们将创建一个简单的机器学习模型，用于分类任务。本例中，我们使用经典的鸢尾花（Iris）数据集，结合 Scikit-learn 完成模型训练。

2.1 安装依赖

在开始之前，确保安装以下必要库：

pip install scikit-learn flask

2.2 数据加载与预处理

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import joblib  # 用于保存模型

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 切分数据集为训练集和测试集