Deploy de modelo de ML com Streamlit

Nesse repositório, temos três arquivos principais:

• modelo.py: Criação do modelo de floresta aleatória (random forest).

• predicao.py: Criação da função para fazer as predições nos dados de entrada do web app.

• app.py: Estrutura do web app através do framework Streamlit.

Esse material foi preparado para um grupo de estudos sobre aprendizado de máquina e saúde mental, constituído primariamente por alunos de pós-graduação de cursos da saúde.

O código foi inspirado no código de exemplo do usuário santiviquez no GitHub. Você pode acessar o código original completo em santiviquez/iris-streamlit.

For english speakers

This is a repository that contains the codes to build a web app to deploy a machine learning model to predict iris species. The material is in Brazilian Portuguese. The file modelo.py is the script for creating the predictive model, predicao.py stores the function to perform predictions on new input data and app.py is the code to generate the web app using the framework Streamlit.