从零开始学机器学习——网络应用

首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns

今天，我们的主要任务是按照既定的流程再次运行模型，并将其成功加载到 Web 应用程序中，以便通过 Web 界面进行调用。最终生成的模型将能够基于 UFO 目击事件的数据和经纬度信息，推断出事件发生的城市地址。尽管经纬度信息似乎已经足够，但我们还是需要模型进行预测，这只是一个练习目的。希望通过这个过程，你能进一步理解机器学习模型在 Web 应用中的应用与整合。

知识回顾

工具

对于此任务，你需要两个工具：Flask 和 Pickle，它们都在 Python 上运行。

Flask 是一个轻量级的 web 应用框架，适用于构建简单的 web 应用和 RESTful API。它遵循 WSGI（Web Server Gateway Interface）标准，支持多种扩展，具有以下特点：

• 简单易用：Flask 的核心非常简单，易于上手，适合初学者。
• 灵活性：开发者可以根据需要选择和添加扩展，使其具有更强的功能。
• 路由系统：Flas