文件名称：Disaster_Response_Pipeline:使用sklearn构建了用于消息分类的管道和模型
文件大小：3.89MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-07 16:10:09
Python
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 Disaster_Response_Pipeline 使用sklearn构建了用于消息分类的管道和模型 ETL管道 从csv文件中读取数据[pandas] 清洁数据
【文件预览】：
Disaster_Response_Pipeline-main
----README.md(1KB)
----app()
--------templates()
--------run.py(3KB)
----models()
--------train_classifier.py(3KB)
----data()
--------disaster_categories.csv(11.31MB)
--------process_data.py(3KB)
--------disaster_messages.csv(4.83MB)
--------DisasterResponse.db(5.11MB)