文件名称：clickbait-predictor-app:端到端机器学习应用程序，后端在PythonFlask中，前端在React中
文件大小：23.11MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-27 23:00:06
JupyterNotebook
端到端机器学习Flask React应用 NLP用于标准化用户输入，然后使用多项朴素贝叶斯分类器来预测某个物品是否为点击诱饵。 有关创建和保存模型的步骤，请参阅，该模型已加载到Flask后端服务器和API中。 后端是使用Python和Flask开发的，并根据前端的请求提供一些API端点。 前端是用React开发的，并与后端连接。 该应用程序托管在Heroku上，并通过Github进行持续集成。 功能性 用户可以输入文章的名称，然后该名称将返回预测结果以及生成的图像，以达到良好的效果。 过去的预测可以删除。
【文件预览】：
clickbait-predictor-app-master
----client()
--------public()
--------src()
--------build()
--------README.md(3KB)
--------.gitignore(303B)
--------package-lock.json(691KB)
--------package.json(963B)
----app.py(5KB)
----nltk.txt(7B)
----requirements.txt(1KB)
----LICENSE(1KB)
----Procfile(22B)
----README.md(818B)
----.gitignore(282B)
----machineLearning()
--------clickbait_data.csv(1.75MB)
--------clickbait.py(3KB)
--------model.pkl(704KB)
--------__init__.py(1B)
--------clickbait.ipynb(85KB)
--------nltk_data()
--------Images.py(3KB)
--------scaler.pkl(3.12MB)