文件名称：Disaster-Response-Pipeline:Udacity项目创建了一个Web应用程序，该应用程序使用机器学习对灾难消息进行分类
文件大小：5.82MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-20 16:46:27
Python
灾害响应管道 目录 项目总结 在该项目中，使用了图八中的灾难数据集来构建用于对灾难消息进行分类的API的模型。 包含在灾难事件期间发送的真实消息的数据集用于创建机器学习管道以对这些事件进行分类，以便可以将消息发送到适当的救灾机构。 该项目还包括一个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几种类别的分类结果。 该网络应用程序还将显示数据的可视化。 运行脚本和Web应用程序 要运行脚本并显示Web应用程序，可以在项目的根目录中执行这些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/
【文件预览】：
Disaster-Response-Pipeline-main
----README.md(3KB)
----app()
--------templates()
--------run.py(3KB)
----models()
--------train_classifier.py(4KB)
--------classifier.pkl(4.52MB)
----data()
--------disaster_categories.csv(11.31MB)
--------process_data.py(3KB)
--------disaster_messages.csv(4.83MB)
--------DisasterResponse.db(7.07MB)
--------YourDatabaseName.db(0B)