Salary Prediction: 使用Flask Web框架部署线性回归模型
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简介：
本项目利用Python的Flask框架搭建了一个Web应用，用于展示和预测薪资数据。通过训练一个简单的线性回归模型，用户可以输入相关参数来获取薪资预测结果。
薪水预测-烧瓶部署
这是一个演示项目，用于详细说明如何使用Flask API在生产环境中部署机器学习模型。
先决条件：
您必须安装Scikit Learn、Pandas（用于机器学习模型）和Flask（用于API）。
项目结构：
该项目包括四个主要部分：
1. model.py：这包含我们的机器学习模型的代码，以预测hiring.csv文件中训练型数据上缺少的员工薪水。
2. app.py：包含Flask API，这些API通过GUI接收员工详细信息，根据我们的模型计算推定值并返回结果。
3. 模板文件夹：此文件夹包含HTML模板，允许用户输入员工详细信息，并显示预测的员工薪水。
运行项目：
确保您在项目主目录中。通过以下命令来创建机器学习模型：
```python
python model.py
```
这会将我们模型的序列化版本创建到文件model.pkl中。
使用以下命令运行app.py以启动Flask API:
```python
python app.py
```
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