文件名称：disaster-response-api-webapp
文件大小：15.33MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-09 12:21:57
JupyterNotebook
灾害响应管道项目 1.简介 该项目涉及开发有监督的学习模型，以对灾难响应组织在灾难发生后收到的文本消息（直接消息或通过社交媒体）进行分类。 通常，组织内的不同组织/团队专注于解决不同的问题，例如提供食物，住所，水，医疗援助和/或产品，修复基础设施。 这些问题已映射到36个类别。 提供了两个数据集-为该项目提供了一个包含接收到的文本消息（和相关数据）的数据集，另一个包含了相应类别标签的数据集。 2.项目目标 分析文本消息并设计监督学习模型以识别问题类别/类别 使用Python Flask开发客户端服务器应用程序以展示培训数据的概述 3方法论 CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准） 4业务理解 业务目标：使灾难响应组织能够通过分析文本消息以解码所报告的问题，从而将从不同渠道（直接和社交媒体）接收的传入文本消息分类为不同（多个）类别。他们可以有效地引导灾难响应和救灾工作。 4.1商业成功标准
【文件预览】：
disaster-response-api-webapp-main
----.DS_Store(6KB)
----.gitattributes(66B)
----requirements.txt(305B)
----Procfile(42B)
----README.md(11KB)
----web_app()
--------.DS_Store(10KB)
--------models()
--------data()
--------app()