文件名称：disaster-response-pipeline-project:在灾难期间使用机器学习对消息进行分类并发送给适当的机构
文件大小：4.36MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-30 19:27:34
JupyterNotebook
灾害响应管道项目 指示： 在项目的根目录中运行以下命令来设置数据库和模型。 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/train_classifier.py data/DisasterResponse.db models/classifier.pkl ML管道 在应用程序目录中运行以下命令以运行您的Web应用程序。 python run.py 转到
【文件预览】：
disaster-response-pipeline-project-main
----.DS_Store(6KB)
----models()
--------train_classifier.py(4KB)
--------ML Pipeline Preparation.ipynb(43KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(613B)
----data()
--------database_filename.db(6.09MB)
--------disaster_messages.csv(4.83MB)
--------ETL Pipeline Preparation.ipynb(63KB)
--------disaster_categories.csv(11.31MB)
--------process_data.py(3KB)
----app()
--------run.py(3KB)
--------templates()