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• Modelo de regressão linear aplicado com machine learning para prever o preço da pizza com base no diâmetro inserido pelo usuário.
✔️ Lê os dados do arquivo CSV pizzas.csv e os carrega em um DataFrame df;
✔️ Treina o modelo com os dados disponíveis como diâmetro e preço;
✔️ Usa o modelo treinado para prever o preço da pizza com base no diâmetro inserido pelo usuário;
✔️ Utiliza a biblioteca streamlit para criar aplicativos web apenas com python.
As seguintes ferramentas 🛠 foram utilizadas na construção do projeto:
Back-end |
---|
Python |
Antes de começar 🏁, você vai precisar ter instalado em sua máquina as sequintes ferramentas: Git e Python. Além disto é bom ter um editor para trabalhar com o código, tal como: VS Code
# Clone este repositorio
-> git bash here
$ https://github.com/LucasFeliciano02/predict-pizza-price-ml.git
# Acesse a pasta do projeto que aparecerá em sua área de trabalho
-> mouse esquerdo -> Abrir com Code
# Colocar os seguintes comandos no terminal para ativar o Interpretador do python a fim de rodar o arquivo
1º -> py -m venv venv
2º -> venv\Scripts\activate.bat
3º -> .\venv\Scripts\activate.bat
# Roda código:
-> terminal -> pip install pandas scikit-learn streamlit matplotlib
-> terminal -> streamlit run app.py
Accomplished with ❤️ by LucasFeliciano02 👋