使用 Python 的自动化机器学习 Web 应用程序
使用 Python 的自动化机器学习 Web 应用程序
在这里，我们将使用 streamlit 框架构建一个自动化的 ml web 应用程序
介绍：
在这篇文章中，我们将看到我们如何自动化任何与机器学习相关的任务，包括清理数据集、选择模型、确定模型的正确配置、确定最相关的特征等很多步骤。等等。这个项目的目标是将所有这些自动化，直到数据科学家需要做的就是告诉机器使用数据集执行某些任务并等待它自己学习。
基本上在这里我们尝试使用 流线型 框架。首先，我们需要这个项目的一些包。
套餐：
进攻计划：
接下来我们将基本上为每个数据导入、探索性数据分析和模型构建创建单独的类。在这里，我们认为如果我们的因变量是二元的，那么我们的 Web 应用程序将显示它是分类问题，它将向用户推
接下来我们将创建一个 main 函数，在此函数下我们将使用 streamlit 创建拖放菜单栏，并一一调用我们之前创建的所有类。
接下来我们将为用户创建登录和注册页面，我们将使用 sqlite3 数据库来存储用户名和密码。在这里，我们将使用 sha256 算法在登录页面中用于加密目的。
登录页面设计：
部署：
我们已经在 streamlit 中部署了我们的网络应用程序。您可以使用以下链接查看它： 这里
有关代码的详细信息，您可以查看我的 GitHub 链接： 这里
结束注释：
感谢您阅读直到结论。我希望这篇文章能提供信息。随时与您的学习伙伴分享。
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