文件名称：udacity_dsnd_project2:Udacity数据科学纳米学位的“灾难管道”项目，包括用于对消息进行分类的ETL和ML管道
文件大小：2.09MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-03 19:53:39
JupyterNotebook
灾害响应管道项目 项目信息 该项目是Udacity的数据科学家纳米学位计划的一部分。 它基于图八的数据集，其中包含标记的灾难消息。 该项目的目的是在此数据集上训练分类算法，以便能够将新文本消息分类为36个类别之一。 入门 依存关系 Python 3.7+ NumPy，SciPy，Pandas，Scikit-Learn，XGBoost NLTK SQLalchemy Flask，Plotly 运行代码 git克隆这个仓库 在项目的根目录中运行以下命令以设置数据库和模型。 运行ETL管道以清理数据并将其存储在数据库中python data/process_data.py data/disaster_messages.csv data/disaster_categories.csv data/DisasterResponse.db 运行用于训练分类器并保存python models/trai
【文件预览】：
udacity_dsnd_project2-master
----app()
--------templates()
--------run.py(3KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------ML Pipeline Preparation-checkpoint.ipynb(42KB)
--------Untitled-checkpoint.ipynb(72B)
--------ETL Pipeline Preparation-checkpoint.ipynb(52KB)
----data()
--------disaster_categories.csv(11.31MB)
--------disaster_messages.csv(4.83MB)
--------process_data.py(3KB)
----models()
--------train_classifier.py(5KB)
----README.md(1KB)
----jupyter_notebooks()
--------ML Pipeline Preparation.ipynb(58KB)
--------ETL Pipeline Preparation.ipynb(52KB)