Déployer un système prédictif

Dans cet exemple, nous apprendrons comment créer et déployer un modèle prédictif qui aide à la prédiction des prix des maisons à l'aide d'un script python. Le cadre important utilisé pour le déploiement du système prédictif comprend Anaconda et «Jupyter Notebook».

Suivez ces étapes pour déployer un système prédictif -

Étape 1 - Implémentez le code suivant pour convertir les valeurs des fichiers csv en valeurs associées.

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import mpl_toolkits

%matplotlib inline
data = pd.read_csv("kc_house_data.csv")
data.head()

Le code ci-dessus génère la sortie suivante -

Le code ci-dessus génère

Étape 2 - Exécutez la fonction de description pour obtenir les types de données inclus dans l'attribut des fichiers csv.

data.describe()
Décrire la fonction

Étape 3 - Nous pouvons supprimer les valeurs associées en fonction du déploiement du modèle prédictif que nous avons créé.

train1 = data.drop(['id', 'price'],axis=1)
train1.head()
Valeurs associées

Étape 4 - Vous pouvez visualiser les données selon les enregistrements. Les données peuvent être utilisées pour l'analyse des données scientifiques et la sortie de livres blancs.

data.floors.value_counts().plot(kind='bar')

Analyse de la science des données