3.4 Болжам жасау процесі және нәтиже шығару
Моделді оқытқаннан кейінгі моделдің жұмысын тексереміз. Ол үшін
https://krisha.kz/ сайтынан сатуға қойылған пәтердің бағасын болжайтын
боламыз.
3.32 Сурет - Жеке пәтердің параметрлері
Ол үшін осы пәтердің параметрлерін сипаттайтын бір жолдан датафрейм
жасаймыз.
3.33 Сурет - Датафрейм құру
Жоқ параметрлерді бізде бар параметрлер арқылы толтырып артық
элементтерді датафреймнан алып тастаймыз. Ол үшін drop функциясын
қолданамыз.
33
3.34 Сурет - Алдын ала өңдеу
Екі салынған модельдер бойынша ұсыныс бағасын болжаймыз (rf_model
және xgb_model жетілдірілген модельдері үшін predict әдісі), нәтижені
орташалаймыз және пәтер алаңына көбейтеміз. Модельмен болжанған пәтердің
бағасы: 24458000 тенге
3.35 Сурет - Болжау нәтижесі
3.5 Веб қосымшаны әзірлеу
Машиналық оқытудың бірнеше моделдерін әзірледім, осы тестілеудің
сандық болжамдарын жасап, нәтижелерін тексердім және олардың бәрін
автономды түрде жасадым. Шын мәнінде, болжамдар генерациясы - бұл
машиналық оқыту жобасының бір бөлігі ғана, бірақ менің ойымша, бұл ең
маңызды бөлігі болды. Машиналық оқыту моделін әзірлегенде, оны қалай
дамыту, яғни бұл модельді басқа пайдаланушылар үшін қалай қол жетімді ету
керек деген сұраққа жауап беретін болсақ. Ол үшін веб қосымша қажет.
34
3.36 Сурет - Модель қолданушыларға қызмет көрсету сервисі ретінде
Web қосымша машиналық оқыту негізінде құрылған модельдің негізінде
жасалған.
Модельді оқытқаннан кейін, оны қайта оқытусыз пайдалану үшін үлгіні
сақтап алған болатынбыз. Мен файл түрінде модельді сақтау үшін келесі
жолдарды қостым .PKL файлды одан әрі пайдалану үшін.
3.37 Сурет - Модельді .PKL файл ретінде сақтау
3.38 Сурет - PKL файлды веб қосымша үшін пайдалану
Мен қосымшаны бір модуль ретінде іске қостым. Ол үшін мен Flask үлгісін
HTML ( templates) сол каталогта таба алатынымызды білу үшін name аргументі
бар Flask жаңа экземплярын бастадым.
Одан әрі мен,URL мекенжайын көрсету үшін, index функциясын іске
қосатын route decorator ( @app.route (' / ' )) қолдандым.
Мен Роѕт методтын серверге деректерді беру үшін пайдаландым. Predict
функция ішінде біз пәтердің бірнеше параметрлерін форма арқылы алып
болжауға арналған деректер жинағына қол жеткіземіз. Біз пайдаланушы енгізген
жаңа мәндерді аламыз және пәтер бағасын болжау үшін біздің модельімізді
пайдаланамыз.
35
Пәтердің бағасын болжау үшін пәтердің бірнеше параметрлерін болжауға
арналған форма толтырып predict батырмасын басау қажет.
3.39 Сурет - Бастапқы бет
3.40 Сурет - Параметрлерге арналған форма
36
3.41 Сурет - Параметрлерді толтыру
3.42 Сурет - Болжау нәтижесін шығару
|