文件名称：灾难响应管道：这是我的第二个数据科学家研究项目，Udacity的纳米度
文件大小：7.68MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-10 14:09:06
JupyterNotebook
灾害响应管道 项目概况： 在项目工作区中，您将找到一个数据集，其中包含灾难事件期间发送的真实消息。 您将创建一个机器学习管道来对这些事件进行分类，以便您可以将消息发送给适当的救灾机构。 您的项目将包括一个Web应用程序，应急人员可以在该应用程序中输入新消息并获得多个类别的分类结果。 该网络应用程序还将显示数据的可视化。 项目组件此项目需要完成三个组件。 1. ETL管道 在Python脚本process_data.py中，编写一个数据清理管道，该管道包括： 加载消息和类别数据集合并两个数据集清理数据将其存储在SQLite数据库中 2.机器学习管道 在Python脚本train_classifier.py中，编写一个机器学习管道，该管道： 从SQLite数据库加载数据将数据集分为训练集和测试集建立文本处理和机器学习管道使用GridSearchCV训练和优化模型在测试集上输出结果将最终
【文件预览】：
Disaster-Response-Pipeline-master
----ML Pipeline Preparation.ipynb(88KB)
----app()
--------templates()
--------run.py(4KB)
----data()
--------categories.csv(11.31MB)
--------Disaster-Response.db(6.11MB)
--------messages.csv(4.83MB)
--------process_data.py(3KB)
--------DisasterResponse.db(6.11MB)
----models()
--------classifier.pkl(3.11MB)
--------train_classifier.py(4KB)
----README.md(2KB)
----ETL Pipeline Preparation.ipynb(56KB)