Ajax2 2차 플젝_Ajax와 Flask 연동 21.06.27 위와 같은 화면에서 나이, 성별, 효능을 체크한 뒤에 제품 조회 버튼을 누르면 해당 정보를 Flask로 보낸다. 이때 정보를 보낼 때에는 Ajax를 활용한다. Flask는 정보를 받으면 학습된 머신러닝 모델에 의해 답을 도출하고, 해당 값을 다시 Ajax에게 보낸다. Ajax는 통신이 성공하고, 값을 받으면 쿼리 스트링 형식으로 조회 페이지로 이동한다. Flask from flask import Flask from flask import request import pandas as pd from flask_cors import CORS import pickle app = Flask(__name__) # 내가 만든 모델을 "test.pkl"이란 파일에 저장, 해당 모델을 불러온다 test .. 2021. 6. 27. 63일차 머신러닝 - Logistic Regression / jQuery[JS] - 이벤트, AJax, 동기/비동기식 통신 21.06.09 Machine Learning @선형 모델을 이용한 분류 알고리즘( Logistic Regression ) 학습 데이터의 특성과 분포를 나타내는 최적의 직선을 찾고( Linear Regression ) 그 직선을 기준으로 데이터를 분류( Classification ) Regression(회귀)가 붙지만 분류 모델 Logistic Regression은 Classification 알고리즘 중에서도 정확도가 높은 알고리즘, 딥러닝에서 기본 구성 요소로서 사용되고 있음 % 선형 모델로 해결할 수 없는 경우!! => 단적인 예로 흡연량과 폐암 발병의 관계가 있다. => 그냥 간단히 생각해도, 계속 늘어나는 흡연량과 폐암 발병률에 대해서 선형적인 선으로 나누기는 힘들것. % Sigmoid - 선형 .. 2021. 6. 9. 이전 1 다음
