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使用Python Flask发布机器学习API

正在使用Flask发布ML模型API,以供第三方业务应用程序访问。 此示例基于XGBoost。 为了更好的代码维护,建议使用单独的Jupyter笔记本,其中将发布ML模型API。...as pd 模型Pima Indians糖尿病数据库上进行训练。...要构建Pandas数据变量作为模型预测函数的输入,需要定义一个数据集列数组: https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv...使用样本有效负载构建Pandas数据,然后执行模型预测: # Test model with data frame input_variables = pd.DataFrame([[1, 106,...从请求中检索有效载荷数据,构造Pandas数据并执行模型predict_proba函数: app = Flask(__name__) CORS(app) @app.route("/katana-ml

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使用通用的单变量选择特征选择提高Kaggle分数

我通常只需要时导入库,但我最初导入的库是 numpy、pandas、os、sklearn、matplotlib 和 seaborn。...Numpy 用于计算代数公式,pandas 用于创建数据并对其进行操作,os 进入操作系统以检索程序中使用的文件,sklearn 包含大量机器学习函数,matplotlib 和 seaborn 将数据点转换为...然后我从训练数据中将其删除:- 此时,train和test大小相同,所以我添加了test到train,并把他们合并成一个df: 然后我从combi中删除了id列,因为它不需要执行预测: 现在我通过将每个数据点转换为...X变量由combi数据数据的长度train组成。 一旦定义了因变量和自变量,我就使用sklearn的GenericUnivariateSelect函数来选择10个最好的列或特性。...函数将数据集分割为训练集和验证集:- 现在是选择模型的时候了,在这个例子中,我决定使用sklearn的线性回归进行第一个尝试,训练和拟合数据到这个模型:- 然后验证集上预测:- 一旦对验证集进行了预测

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如何通过Maingear的新型Data Science PC将NVIDIA GPU用于机器学习

cuDF:数据操作 cuDF提供了类似Pandas的API,用于数据操作,因此,如果知道如何使用Pandas,那么已经知道如何使用cuDF。...数据换为cuDF数据(但不建议这样做): import pandas as pd import cudf df = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2, 3],'b': [0.1..., 0.2, None, 0.3]}) gdf = cudf.DataFrame.from_pandas(df) 也可以做相反的事情,将cuDF数据换为pandas数据: import cudf...此数据使用大约15 GB的内存)训练XGBoost模型CPU上花费1分钟46s(内存增量为73325 MiB) ,GPU上仅花费21.2s(内存增量为520 MiB)。...使用GPU更快地训练XGBoost模型5倍 结论 借助数据科学,始终需要探索和尝试新事物。

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干货!直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力,但许多人可能无法利用所有这些能力。...操作数据可能很快会成为一项复杂的任务,因此Pandas中的八种技术中均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。 ?...Melt Melt可以被认为是“不可透视的”,因为它将基于矩阵的数据(具有二维)转换为基于列表的数据(列表示值,行表示唯一的数据点),而枢轴则相反。...另一方面,如果一个键同一DataFrame中列出两次,则在合并表中将列出同一键的每个值组合。...记住:合并数据就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下,每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并,它们必须水平合并。

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Pandas将列表(List)转换为数据框(Dataframe)

Python中将列表转换成为数据框有两种情况:第一种是两个不同列表转换成一个数据框,第二种是一个包含不同子列表的列表转换成为数据框。...第一种:两个不同列表转换成为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[1,2,3,4]#列表a b=[5,6,7,8]#列表b c={"a" : a,...4 8 第二种:将包含不同子列表的列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表...5,6,7,8] data=DataFrame(a)#这时候是以行为标准写入的 print(data) 输出结果: 0 1 2 3 0 1 2 3 4 1 5 6 7 8 data=data.T#置之后得到想要的结果...将列表(List)转换为数据框(Dataframe)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas 列表转换为数据框内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

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代码解读 | VINS 视觉前端

SLAM的前端、后端系统本身没有特别明确的划分,但是实际研究中根据处理的先后顺序一般认为特征点提取和跟踪为前端部分,然后利用前端获取的数据进行优化、回环检测等操作,从而将优化、回环检测等作为后端。...而在VINSMONO中将视觉跟踪模块(featuretrackers)为其前端。视觉跟踪模块中,首先,对于每一幅新图像,KLT稀疏光流算法对现有特征进行跟踪。...接着,将二维特征点去畸变,然后通过外点剔除后投影到一个单位球面上。最后,利用基本矩阵模型的RANSAC算法进行外点剔除。...header.stamp.toSec(); pub_count = 0; } } else PUB_THIS_FRAME = false; 将图像编码8UC1换为...: 否(PUBTHISFRAME=0):当前 forw 的数据赋给上一 cur,然后在这一步就结束了。

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如何在 Python 中将分类特征转换为数字特征?

但是,大多数机器学习算法都需要数字特征作为输入,这意味着我们需要在训练模型之前将分类特征转换为数字特征。 本文中,我们将探讨 Python 中将分类特征转换为数字特征的各种技术。...本文结束时,您将很好地了解如何在机器学习项目中处理分类特征。 标签编码 标签编码是一种用于通过为每个类别分配一个唯一的整数值来将分类数据换为数值数据的技术。...然后,我们创建 BinaryEncoder 类的实例,并将“颜色”列指定为要编码的列。我们将编码器拟合到数据集,并将列转换为其二进制编码值。...结论 综上所述,本文中,我们介绍了 Python 中将分类特征转换为数字特征的不同方法,例如独热编码、标签编码、二进制编码、计数编码和目标编码。方法的选择取决于分类特征的类型和使用的机器学习算法。...将分类特征转换为数值特征有助于机器学习算法更准确地处理和分析分类数据,从而生成更好的模型

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读完本文,轻松玩转数据处理利器Pandas 1.0

作者:Tom Waterman 编译:李诗萌、魔王 本文自:机器之心 2020 年 1 月 9 日 Pandas 1.0.0rc 版本面世,Facebook 数据科学家 Tom Waterman 撰文概述了其新功能...最新发布的 Pandas 版本包含许多优秀功能,如更好地自动汇总数据、更多输出格式、新的数据类型,甚至还有新的文档站点。...默认情况下,Pandas 不会自动将你的数据强制转换为这些类型。但你可以修改参数来使用新的数据类型。...字符串数据类型最大的用处是,你可以从数据中只选择字符串列,这样就可以更快地分析数据集中的文本。...另外,将分类数据换为整数时,也会产生错误的输出。特别是对于 NaN 值,其输出往往是错误的。因此,新版 Pandas 修复了这个 bug。

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【16】进大厂必须掌握的面试题-100个python面试

set()–此函数换为set后返回类型。 list()– 此函数用于将任何数据类型转换为列表类型。 dict()– 此函数用于将顺序(键,值)的元组转换为字典。...回答: Pickle模块接受任何Python对象并将其转换为字符串表示形式,并使用储函数将其储到文件中,此过程称为pickling。...Django使用SQLite作为默认数据库,它将数据作为单个文件存储文件系统中。...回答: Django中,有三种可能的继承样式: 抽象基类:当您只希望父类的类保留您不想为每个子模型键入的信息时,使用此样式。...多表继承:如果要对现有模型进行子类化并且需要每个模型都有自己的数据库表,则使用此样式。 代理模型:如果只想修改模型的Python级别行为,而不更改模型的字段,则可以使用此模型

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【图解 NumPy】最形象的教程

除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)之外,使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。...本文将介绍使用 NumPy 的一些主要方法,以及数据送入机器学习模型之前,它如何表示不同类型的数据(表格、图像、文本等)。...更高级的实例中,你可能需要变换特定矩阵的维度。机器学习应用中,经常会这样:某个模型对输入形状的要求与你的数据集不同。在这些情况下,NumPy 的 reshape() 方法就可以发挥作用了。...python 中最流行的抽象是 pandas 数据,它实际上使用了 NumPy 并在其之上构建。 ? 音频和时间序列 音频文件是样本的一维数组。每个样本都是一个数字,代表音频信号的一小部分。...这些 ID 仍然没有为模型提供太多信息价值。因此,将这一组单词输入到模型之前,我们需要用嵌入替换 token/单词(本例中为 50 维 word2vec 嵌入): ?

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图解NumPy,这是理解数组最形象的一份教程了

除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)之外,使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。...本文将介绍使用 NumPy 的一些主要方法,以及数据送入机器学习模型之前,它如何表示不同类型的数据(表格、图像、文本等)。...置和重塑 处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时,通常需要进行置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵置: ?...更高级的实例中,你可能需要变换特定矩阵的维度。机器学习应用中,经常会这样:某个模型对输入形状的要求与你的数据集不同。在这些情况下,NumPy 的 reshape() 方法就可以发挥作用了。...python 中最流行的抽象是 pandas 数据,它实际上使用了 NumPy 并在其之上构建。 ? 音频和时间序列 音频文件是样本的一维数组。每个样本都是一个数字,代表音频信号的一小部分。

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图解NumPy,别告诉我你还看不懂!

除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)之外,使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。...本文将介绍使用 NumPy 的一些主要方法,以及数据送入机器学习模型之前,它如何表示不同类型的数据(表格、图像、文本等)。...置和重塑 处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时,通常需要进行置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵置: ?...更高级的实例中,你可能需要变换特定矩阵的维度。机器学习应用中,经常会这样:某个模型对输入形状的要求与你的数据集不同。在这些情况下,NumPy 的 reshape() 方法就可以发挥作用了。...python 中最流行的抽象是 pandas 数据,它实际上使用了 NumPy 并在其之上构建。 ? 音频和时间序列 音频文件是样本的一维数组。每个样本都是一个数字,代表音频信号的一小部分。

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图解NumPy,这是理解数组最形象的一份教程了

除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)之外,使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。...本文将介绍使用 NumPy 的一些主要方法,以及数据送入机器学习模型之前,它如何表示不同类型的数据(表格、图像、文本等)。...置和重塑 处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时,通常需要进行置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵置: ?...更高级的实例中,你可能需要变换特定矩阵的维度。机器学习应用中,经常会这样:某个模型对输入形状的要求与你的数据集不同。在这些情况下,NumPy 的 reshape() 方法就可以发挥作用了。...python 中最流行的抽象是 pandas 数据,它实际上使用了 NumPy 并在其之上构建。 ? 音频和时间序列 音频文件是样本的一维数组。每个样本都是一个数字,代表音频信号的一小部分。

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图解NumPy,这是理解数组最形象的一份教程了

除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)之外,使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。...本文将介绍使用 NumPy 的一些主要方法,以及数据送入机器学习模型之前,它如何表示不同类型的数据(表格、图像、文本等)。...置和重塑 处理矩阵时的一个常见需求是旋转矩阵。当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时,通常需要进行置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵置: ?...更高级的实例中,你可能需要变换特定矩阵的维度。机器学习应用中,经常会这样:某个模型对输入形状的要求与你的数据集不同。在这些情况下,NumPy 的 reshape() 方法就可以发挥作用了。...python 中最流行的抽象是 pandas 数据,它实际上使用了 NumPy 并在其之上构建。 ? 音频和时间序列 音频文件是样本的一维数组。每个样本都是一个数字,代表音频信号的一小部分。

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资源 | Pandas on Ray:仅需改动一行代码,即可让Pandas加速四倍

下面,我们会展示一些性能对比,以及我们可以利用机器上更多的资源来实现更快的运行速度,甚至是很小的数据集上。 置 分布式置是 DataFrame 操作所需的更复杂的功能之一。...这个调用在 Dask 的分布式数据中是不是有效的? 我什么时候应该重新分割数据? 这个调用返回的是 Dask 数据还是 Pandas 数据?...使用 Pandas on Ray 的时候,用户看到的数据就像他们在看 Pandas 数据一样。...然而,如果一个 Python 进程需要将一个小的 Pandas 数据发送到另一个进程,则该数据必须通过 Pickle 进行串行化处理,然后另一个进程中进行去串行化处理,因为这两个进程没有共享内存。...read_csv 案例研究 AWS m5.2x 大型实例(8 个虚拟核、32GB 内存)上,我们使用 Pandas、Ray 和 Dask(多线程模式)进行了 read_csv 实验。

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Pandas

Pandas是专门用于数据挖掘的开源python库,也可用于数据分析。Pandas以Numpy为基础,借力Numpy模块计算方面性能高的优势;同时基于matplotlib,能够简便的画图。...Pandas版本0.20.0之前使用Panel结构存储三维数组。它有很大的缺点,比如生成的对象无法直接看到数据,如果需要看到数据,需要进行索引。...# items - axis 0,每个项目对应于内部包含的数据(DataFrame)。...# major_axis - axis 1,它是每个数据(DataFrame)的索引(行)。 # minor_axis - axis 2,它是每个数据(DataFrame)的列。...框架中的英文单词 Django数据库的相关操作 DRF框架中的英文单词 重点内容回顾-DRF Django相关知识点回顾 美多商城项目导航帖 项目重要技术点介绍

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对于Python编程者最有用和最常见的模块

Django Django与其说是一个模块,不如说是一个高级Python Web框架,但是你仍然需要下载并安装它。它解决了从头构建web应用程序的压力。...它还将传入的文档转换为Unicode和传出的文档转换为UTF-8。您不必考虑编码,除非文档没有指定编码,而Beautiful Soup无法检测编码,在这种情况下,您必须指定原始编码。...数据科学 Python在数据科学中非常流行。它有很多不同的模块,可以让数据科学家的工作更轻松。 NumPy Numpy是一个Python中进行数学运算的神奇模块。...Pandas Pandas非常适合阅读和处理数据和一般的数据。这使得操作数据变得非常容易。它有一个相对陡峭的学习曲线,但它是非常值得的努力。...熊猫通过五个步骤处理数据处理和分析:装载、准备、操作、建模和分析。 Matplotlib Matplotlib用于数据可视化,比如绘制图表,它也适用于机器学习模型

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