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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

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LucasFeliciano02/predict-pizza-price-ml

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Exemplo

 

predict-pizza-price-ml

Sobre   |   Funcionalidades   |   Tecnologias   |   Pré-requisitos   |   Começando  


🎯 Sobre

• Modelo de regressão linear aplicado com machine learning para prever o preço da pizza com base no diâmetro inserido pelo usuário.

✨ Funcionalidades

✔️ 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.

🚀 Tecnologias

As seguintes ferramentas 🛠 foram utilizadas na construção do projeto:

Back-end
Python

✅ Pré-requisitos

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

🏁 Começando

# 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


Lucas Feliciano

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