钻石价格预测的机器学习（ML）全流程！从模型构建、调优到部署应用！⛵

2023-12-18 14:39:40

当然，以下是根据您提供的标题生成的相应文章：

简介

钻石是世界上最受欢迎的宝石之一，也是一种非常有价值的投资。钻石的价格取决于多种因素，包括克拉重量、切工、颜色、净度等。近年来，机器学习技术在钻石价格预测领域取得了很大的进展。

数据准备

我们首先需要收集和准备数据。我们将使用Kaggle上的钻石价格数据集，该数据集包含了6000颗钻石的价格、克拉重量、切工、颜色、净度等信息。

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv("diamond_prices.csv")

# 预处理数据
data = data.dropna()
data["cut"] = data["cut"].astype("category")
data["color"] = data["color"].astype("category")
data["clarity"] = data["clarity"].astype("category")

# 分割数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop("price", axis=1), data["price"], test_size=0.2, random_state=42)

模型构建

接下来，我们将使用PyCaret来构建模型。PyCaret是一个非常方便的机器学习库，可以帮助我们快速构建和评估模型。

import pycaret

# 初始化PyCaret
pycaret.setup(X_train, y_train, target="price")

# 比较模型
pycaret.compare_models()

# 选择最优模型
model = pycaret.select_model("rf")

# 训练模型
pycaret.train_model(model)

模型调优

为了获得更好的性能，我们可以对模型进行调优。PyCaret提供了多种调优方法，我们可以根据需要选择合适的调优方法。

# 超参数调优
pycaret.tune_model(model)

# 模型评估
pycaret.evaluate_model(model)

模型部署

最后，我们将使用FastAPI来部署模型。FastAPI是一个非常高效的Web框架，可以帮助我们快速构建RESTful API。

import fastapi

# 初始化FastAPI
app = fastapi.FastAPI()

# 定义端点
@app.post("/predict_diamond_price")
async def predict_diamond_price(data: dict):
    # 预处理数据
    data = pd.DataFrame(data)
    data["cut"] = data["cut"].astype("category")
    data["color"] = data["color"].astype("category")
    data["clarity"] = data["clarity"].astype("category")

    # 预测价格
    prediction = model.predict(data)

    # 返回结果
    return {"price": prediction[0]}