Este projeto consiste em um aplicativo de classificação de cervejas que utiliza um modelo de Aprendizado de Máquina. Aqui estão as informações necessárias para treinar o modelo e executar o aplicativo.
- Linguagem de Programação: Python
- Bibliotecas:
- pandas: Manipulação e análise de dados.
- scikit-learn (sklearn): Implementação do algoritmo Decision Tree Classifier.
- pickle: Para salvar e carregar o modelo treinado.
Para treinar o modelo, execute o arquivo modelo.py
. Este script utiliza o arquivo beer_reviews.csv
como tabela de treinamento.
- Linguagem de Programação: Python
- Framework Web: Flask
- Frontend: HTML, CSS (pode ser estendido conforme necessário)
- Backend: Flask
- Comunicação Frontend-Backend: Flask
- Integração com Modelo: Utiliza o modelo treinado pelo
modelo.py
.
Para iniciar o aplicativo, execute o arquivo app.py
. O aplicativo oferece uma interface web para inserção de informações sobre a cerveja e utiliza o modelo treinado para realizar a classificação.
- Execute
modelo.py
para treinar o modelo. - Execute
app.py
para iniciar o aplicativo web. - Acesse o aplicativo via navegador.
- Certifique-se de ter as bibliotecas necessárias instaladas usando
pip install -r requirements.txt
.
O projeto foi desenvolvido em colaboração com André Luiz de Lima e é uma separação do repositório FlaskLudimilo.