[streamlit]Pythonで機械学習アプリを作ってみよう.vol01はじめに 本格的な機械学習作業の前におおよその状態を掴んでおきたい時であったり、Pythonが分からない方とコミュニケーションを取りながら作業を進めたいケースではWEBアプリの活用が役に立ちます。 Pythonを用いてアプリ作成する方法はいくつかありますが、中でもstreamlitというライブラリはHTML、CSS、PHP、Javascriptの記述を必要としないという特徴から、多くのデータサイエンティストにとって比較的扱いやすいと言えるでしょう。 この記事では、streamlitに関するPythonコードの記述とその挙動を確かめながら簡単な機械学習アプリを実装してみます。 完成イメージ csvファイルで読み込んだデータセットから特徴量を選んで散布図を描画します 説明変数、目的変数を選択して重回帰分析またはロジスティック回帰分析にてモデリングを行います 対象となる方 機械学習アプリの作成と
![[streamlit]Pythonで機械学習アプリを作ってみよう.vol01](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/494e9204e72fcabca2d536652597b5bb36871eb0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--mhW0xTeX--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255Bstreamlit%25255DPython%2525E3%252581%2525A7%2525E6%2525A9%25259F%2525E6%2525A2%2525B0%2525E5%2525AD%2525A6%2525E7%2525BF%252592%2525E3%252582%2525A2%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AA%2525E3%252582%252592%2525E4%2525BD%25259C%2525E3%252581%2525A3%2525E3%252581%2525A6%2525E3%252581%2525BF%2525E3%252582%252588%2525E3%252581%252586.vol01%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3A%2525E3%252581%2525BE%2525E3%252581%2525A3%2525E3%252581%2525A4%2525E3%252582%252593%252540%2525E3%252583%252587%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252582%2525BF%2525E3%252582%2525B5%2525E3%252582%2525A4%2525E3%252582%2525A8%2525E3%252583%2525B3%2525E3%252582%2525B9%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9saDMuZ29vZ2xldXNlcmNvbnRlbnQuY29tL2EtL0FGZFp1Y3BZVmNnRWpEa3pWQUVqUVB5V0lCRENjRWxfbnFjV1JWSzktZ3hwPXM5Ni1j%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
