Данный проект - это прототип простой системы искусственного интеллекта с автоматизацией анализа данных, основанная на библиотеках pandas, stats, statsmodels и scikit-learn. Система автоматизирует проверку гипотез, предоставление описательных статистик и выводов, которые помогут аналитику. Функции машинного обучения автоматизируют некоторые из распространенных шагов, связанных с применением scikit-learn к бизнес-задачам. На вход принимает файл csv/xlsx с численными данными или список (list) чисел.
За основу взят датасет по предсказанию диабета (бинарная классификация)
Предупреждение: если загрузить файл с другими колонками, то не будет работать блок prediction и analysis/eda
-
ML: LogisticRegression, LinearRegression (с округлением до ближайшего предсказанного класса), DecisionTreeClassifier
-
Statistics: Mode, Median and Mean, Interquartile Range and Box Plot, Variance and Standard deviation, Z-scores, Contingency Table, Pearson’s, Distribution (Normal/Binomial/Poisson), Inferential Statistics, Confidence Intervals, Hypothesis Testing
-
Analytics: Summarizing and Visualizing Data (graphs, matrix)
(создали виртуальную среду и находимся в ней)
- Скачиваем все необходимые библиотеки
pip install -r requirements.py
- Запускаем веб-приложение
py -m streamlit run C:\Users\Sveta\projects\BI_system\BI-system.py
ИЛИ
streamlit run C:\path\to\BI_system\BI-system.py