Restful API & Ajax

提問

• 通則
  • 「結業前」可提問、討論，要把多餘時間和資源，留給當前上課的學員。
• 寫信
  • E-mail: darren@darreninfo.cc
  • 信件標題寫上你的班別和姓名，或是在哪裡參與我的課程，例如 [資展 BDSEXX / 臺大計中 / 聯成] 你的主旨 ○○○。
  • 提問的內容要與本專案有關，其它課程的部分，去請益原本授課的老師。
  • 不要把程式碼寄給我，可能沒時間看，討論儘量以解決問題的方向為主。
  • 不符合以上幾點，將直接刪除，敬請見諒。

安裝套件

pip install -r requirements.txt

作業

• 僅限授課學員。
• 同學之間可以互相討論，但千萬不要抄襲。
• 在 titanic_restful_project 專案基礎上，完成以下功能（如果覺得範例不夠完整，可以自行調整或重構）：
  • 新增一個或多個頁面，與機器學習有關。
  • 能夠一鍵將 titanic 資料表的資料進行機器學習模型訓練，要調整超參數（參數數量自行選擇），並顯示最佳的超參數資訊。
  • 頁面要能夠觀察/知道模型是否訓練完成，並且將訓練好的模型儲存起來。
  • 能夠讓人輸入資料（或上傳 csv 進行批次處理），預測該資料所代表的乘客是否存活，以及生存機率。
• 80 分條件
  • 不用給我程式碼。
  • 錄成影片，說明與展示你所完成的功能，以及最後的成果。
  • 提供影片連結給我，可以用 YouTube 或是 Google Drive 的公開連結。
  • 沒有限制影片時間。
• 100 分條件 (基於 80 分條件)
  • 使用 GitHub 平台來提交作業，並且將 github repo 連結 以及 影片連結 連結寄給我。
    • 程式與網頁開發者必備技能！Git 和 GitHub 零基礎快速上手，輕鬆掌握版本控制的要訣！
    • How to use Markdown for writing technical documentation
  • 上傳大型檔案到 github 上，請參考：
    • Git Large File Storage - An open source Git extension for versioning large files
    • 我如何使用 Git LFS 來託付大型 Git 檔案？
  • 檔案放置結構要清楚，建議如下：

    models/
    titanic_restful_project/
    README.md
    

  • 可以使用以下方式儲存模型：

    import joblib
    
    # 儲存模型
    joblib.dump(model, 'models/your_model_name.joblib')
    
    # 載入模型
    model = joblib.load('models/your_model_name.joblib')
    
    # 預測模型
    y_pred = loaded_model.predict(X_test)
    y_prob = loaded_model.predict_proba(X_test)

  • README.md 要有說明，例如:

    # 使用 Restful API 與 Ajax 來進行機器學習模型訓練與預測
    
    ## 安裝套件
    - Flask==3.1.3
    - pandas==3.0.3
    - scikit-learn==1.9.0
    (版本號可用 pip list，或是 conda list 來檢視，上面是範例，你的可能跟我不一樣，請自行調整)
    ...
    
    ## 執行方法
    python init_db.py
    python app.py
    (或是其它你覺得比較好的執行方式，請自行調整)
    
    ## 說明
    (介紹你使用的模型，理想的超參數是哪些，剩下可以自由發揮)
    
    ## 成果
    ![](執行過程的擷圖或說明圖片)
    ...
    [影片名稱或其它標題](你的影片連結)
    ...
    
    ## 其它你想要補充的資訊
    ...

• 沒交：? 分。
• 繳交時間
  • 原則上最後一堂課結束後 2 週內，準確時間上課說明。

功能說明

• Ollama
• Leaflet
• E-book