1 后台+算法模型

1.1 训练机器学习模型

	准备数据，选择合适的机器学习模型，本文以一个基于XGBoost模型进行数据分类的项目来分析。

import numpy as np
import pandas as pd
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import pickle


# 读取并划分数据集
def read_data(path):
    dataset = pd.read_csv(path, index_col=0)
    # 划分出数据和标签
    data = dataset.iloc[:, :-1]
    label = dataset.iloc[:, -1]
    # 分层抽样,用随机数种子保证每次抽样一致
    train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, label, test_size=0.3, random_state=6, stratify=label)
    return train_x, train_y, test_x, test_y


def train(train_x, train_y):
    # 建模
    model = XGBClassifier()
    model.fit(train_x, train_y)
    # 保存模型
    pickle.dump(model, open('XGBoost_model.pkl', 'wb'))
    return model


def test(test_x, test_y, model):
    num = 0
    for i, j in zip(test_x, test_y):
        y_pred = model.predict(i)
        # print(f'实际值：{j}，预测值：{y_pred[0]}')
        if j == y_pred[0]:
            num += 1
    print(f'测试集准确率为{num/len(test_y)}')


if __name__ == '__main__':
    train_x, train_y, test_x, test_y = read_data('dataset.csv')
    model = train(train_x, train_y)
    test(test_x, test_y, model)

1.2 基于Flask框架搭建后台接口

在Python项目的根目录下新建app.py文件，并用安装flask依赖 pip install flask,可指定运行端口并运行app.py文件，（可借助接口测试工具进行接口测试）

注意：前后端跨域问题，可引入CORS解决，具体如代码：

from flask import Flask, render_template, url_for, request
import pickle
import flask
from flask_cors import CORS
from flask import jsonify
from flask_cors import cross_origin

# instantiate the app
app = Flask(__name__)
# 解决跨域问题,vue请求数据时用，重要！！！
cors = CORS(app)

# 导入算法模型
model = pickle.load(open('XGBoost_model.pkl', 'rb'))

# 接口路径
# @app.route('/')
def getData():
    # 接收前端传来的json数据
    data = request.get_json(silent=True)
    # print(data['age'])
    test_data = data['age']  # 此处按自己的数据标签进行更改
    y_pred = model.predict(test_data)
    # 处理完毕，向前端返回数据
    response = flask.jsonify({'label': str(label)})
    # 若跨域存在问题，可加上这个请求头
    response.headers.add('Access-Control-Allow-Origin', '*')
    return response

if __name__ == '__main__':
	# port为指定端口，也可不指定
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)

2 前端搭建

本项目采用Vue+ElementUI，页面问题不进行赘述。此处注意前后端跨域问题即可。可引入axios进行解决。在项目中添加vue.config.js文件，并在main.js文件中添加内容

module.exports = {
    publicPath: "./", // 部署应⽤包时的基本 URL
    outputDir: "dist", // npm run build ⽣成的⽂件夹，默认是dist
    assetsDir: "static", // 在kaixin⽂件夹下⾯⽣成static⽬录存放js,img,css等静态资源
    indexPath: "index.html", // ⽣成的单⽂件的，⽂件名，
    devServer: {
        host:'0.0.0.0',
        disableHostCheck: true,
        proxy: {
            '/api': {
                target: '0.0.0.0:5000',//后端接口地址，按自己的改
                changeOrigin: true,//是否允许跨越
                pathRewrite: {
                    '^/api': ''
                }
            }
        }
    }
}

import axios from 'axios'
// 指向后台服务
axios.defaults.baseURL = '0.0.0:5000'
Vue.prototype.$ajax = axios

3 云服务器部署

本项目是将前端和后台代码部署至同一个服务器。服务器系统为centos7。使用宝塔面板进行服务器管理（有点好用）。

详细设置教程可参考linux CentOS 宝塔面板安装设置教程
安装Nginx和python项目管理器，后续可在面板上操作，完成项目打包上传并部署。