如何轻松部署机器学习模型

本文旨在帮助您将训练好的机器学习模型通过Flask API应用到实际环境中。我们主要讨论如何利用Flask API来部署模型，以便将其提供给最终用户或系统使用。

什么是线性回归？

线性回归模型的主要目标是确定一个或多个特征（自变量）与连续目标变量（因变量）之间的关系。如果只有一个特征，则称为单变量线性回归；如果有多个特征，则称为多元线性回归。

为什么要使用Flask？

1. 易于上手：Flask简单易用，适合初学者快速上手。
2. 内置开发工具和调试工具：Flask提供了丰富的开发和调试工具，方便开发者进行调试。
3. 集成单元测试功能：Flask支持单元测试，有助于提高代码质量。
4. 稳定的请求调度：Flask在处理大量请求时表现出色。
5. 详细的文档：Flask拥有详尽的文档，便于开发者查阅。

项目结构

这个项目分为四个部分：

1. model.py：包含用于根据前两个月销售额预测第三个月销售额的机器学习模型代码。
2. app.py：包含用于从图形用户界面（GUI）或API调用获取详细销售数据的Flask API。Flask API根据模型计算预测值并返回结果。
3. request.py：调用app.py中定义的API并显示返回值。
4. HTML/CSS：包含HTML模板和CSS样式代码，允许用户输入销售细节并显示第三个月的预测值。

部署机器学习模型的流程

我们使用HTML构建前端，让用户输入数据。这里有三个区域需要用户填写——利率、第一个月的销售额以及第二个月的销售额。此外，我们还使用CSS对输入按钮、登录按钮和背景进行了样式设置。

序列化和反序列化

序列化是一种将Python对象写入磁盘的方法，这样该对象可以传输到任何地方，然后通过Python脚本反序列化（读取）回来。我们将使用Pickling将Python对象形式的模型转换为字符流形式，以便于传输和存储。

示例代码

以下是一些示例代码，展示了如何处理缺失值、构建机器学习模型以及反序列化模型。

```python import numpy as np import pandas as pd import pickle

加载数据集

dataset = pd.read_csv('sales.csv')

处理缺失值

dataset['rate'].fillna(0, inplace=True) dataset['salesinfirstmonth'].fillna(dataset['salesinfirstmonth'].mean(), inplace=True)

特征工程

X = dataset.iloc[:, :3] y = dataset.iloc[:, -1]

构建线性回归模型

regressor = LinearRegression() regressor.fit(X, y)

保存模型

pickle.dump(regressor, open('model.pkl', 'wb'))

加载模型

model = pickle.load(open('model.pkl', 'rb'))

预测

print(model.predict([[4, 300, 500]])) ```

构建API

接下来是构建API，反序列化模型为Python对象格式，并通过GUI获取详细销售数据，根据模型计算预测值。

```python import numpy as np from flask import Flask, request, jsonify, render_template import pickle

app = Flask(name)

加载模型

model = pickle.load(open('model.pkl', 'rb'))

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

@app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): intfeatures = [int(x) for x in request.form.values()] finalfeatures = [np.array(intfeatures)] prediction = model.predict(finalfeatures) output = round(prediction[0], 2) return rendertemplate('index.html', predictiontext='Sales should be $ {}'.format(output))

@app.route('/results', methods=['POST']) def results(): data = request.get_json(force=True) prediction = model.predict([np.array(list(data.values()))]) output = prediction[0] return jsonify(output)

if name == "main": app.run(debug=True) ```

使用Requests模块调用API

最后，我们使用requests模块调用app.py中定义的API，获取第三个月销售额的预测值。

```python import requests

url = 'http://localhost:5000/results' r = requests.post(url, json={'rate': 5, 'salesinfirstmonth': 200, 'salesinsecondmonth': 400}) print(r.json()) ```

通过以上步骤，您可以将训练好的机器学习模型通过Flask API应用到实际环境中，使模型能够服务于最终用户或系统。

原文标题： [b]如何轻松部署机器学习模型[/b]

原文链接： [indent]https://www.kdnuggets.com/2019/10/easily-deploy-machine-learning-models-using-flask.html[/indent]