Streamlit构建机器学习模型界面(更新 2023.11.24)_机器学习的用户界面

背景
Streamlit是一个Python库，可帮助我们为没有HTML / CSS / JS的模型开发UI。 大多数模型都停留在Jupyter Notebook且没有吸引力。 然而，使用Streamlit，您可以为模型创建一个干净的界面并将其展示给其他人。 构建界面可使用户以更加用户友好的格式使用您的模型。

• 您无需处理HTML / CSS / JSS
• 支持markdown
• 它具有许多可用的预构建窗口小部件，从而进一步减少了您花费在构建UI上的时间
• 建立一个响应式用户界面
• 使用Streamlit共享易于部署Streamlit应用程序
• 它是开源的，您可以根据需要创建窗口小部件

本文将建立一个逻辑回归模型，以预测一个人是否能度过泰坦尼克号灾难。 构建模型后，我们将使用Streamlit为模型构建一个Web应用程序和一个UI。 该网络应用将允许用户输入值并获得预测结果。

准备
本文的重点是Streamlit，因此需要熟悉使用scikit-learn构建机器学习模型。

对Python有很好的了解

• 基本了解数据清理和标准技术，例如数值编码，单次热编码
• 熟悉scikit-learn库
• 熟悉Logistic回归会有所帮助，但不是必需的
• 熟悉Pandas库
• 对Matplotlib库的基本了解

库安装
导入库
逻辑回归模型
首先，我们将加载Titanic数据集并处理我们的数据集以满足我们的要求。您可以从此链接下载数据集。

我们导入数据集并创建一个数据框。

您可以打印数据框以检查其中的列。

在我们的逻辑回归模型可以使用它之前，我们需要对我们的数据执行以下操作。

为“性别”特征分配一个数值。

在“ Pclass”特征上使用一键编码。

在“年龄”列中填写缺失的值。

仅选择所需的功能。

我们将定义一个函数来转换我们的数据，以使其可用于我们的Logistic回归模型。

处理数据
对于性别列，如果乘客是男性，我们将值设置为0，如果乘客是女性，则将值设置为1。

• Streamlit分列嵌套 Python 数据可视化

详情参阅 - 亚图跨际