dash_hands_on

研究室内向けのDashを使ったWebアプリケーションハンズオン

解説ブログ

https://wimper-1996.hatenablog.com/entry/2019/10/28/dash_machine_learning1

用いるデータについて

参考文献：[第二版] Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 https://raw.githubusercontent.com/rasbt/python-machine-learning-book-2nd-edition/master/code/ch10/housing.data.txt

• CRIM: 犯罪発生率(人口単位)
• ZN: 25,000平方フィート以上の住宅区画の割合
• INDUS: 非小売業の土地面積の割合(人口単位)
• CHAS: チャールズ川沿いかどうか(チャールズ川沿いであれば1, そうでなければ0)
• NOX: 窒素酸化物の濃度(pphm単位)
• RM: 一戸あたりの平均部屋数
• AGE: 1940年よりも前に建てられた家屋の割合
• DIS: ボストンの主な5つの雇用圏までの重み付き距離
• RAD: 幹線道路へのアクセス指数
• TAX: 10,000ドルあたりの所得税率
• PTRATIO: 教師一人当たりの生徒の数(人口単位)
• B: 1000(Bk-0.63)²として計算(Bkはアフリカ系アメリカ人居住者の割合(人口単位))
• LSTAT: 低所得者の割合
• MEDV(= ターゲット変数): 住宅価格の中央値(単位1,000ドル)

流れ

Step1. pyファイルのみでWebページを出力させてみる→ CSSを書いて(common_style)文字や配置をいい感じにする
Step2. 単純なモデルを作り、残渣プロットおよび予測スコアを表示させる
Step3. モデルを選択するドロップダウンを作って、選択したモデルに応じて出力結果が変わるような動的なページを作る
Step4. ファイルをアップロードし、データフレームとして表示させる
Step5. 読み込んだデータをtrainデータとして読み込むように連携(Callback)させる
app6: おまけ