salary-prediction:使用Flask Web框架部署线性回归模型-源码

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薪水预测-烧瓶部署 这是一个演示项目,用于详细说明如何使用Flask API在生产环境中部署机器学习模型 先决条件 您必须安装Scikit Learn,Pandas(用于机器学习模型)和Flask(用于API)。 项目结构 该项目包括四个主要部分: model.py-这包含我们的机器学习模型的代码,以预测hiring.csv文件中训练型数据上缺少的员工薪水。 app.py-包含Flask API,这些API通过GUI接收员工详细信息,根据我们的模型计算推定值并返回。 模板-此文件夹包含HTML模板,允许用户输入员工详细信息并显示预测的员工薪水。 运行项目 确保您在项目主目录中。 通过运行以下命令来创建机器学习模型- python model.py 这会将我们模型的序列化版本创建到文件model.pkl中 使用以下命令运行app.py以启动Flask API python app.

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