BlocklyML 是一个 无代码 Python 和机器学习训练平台。这个工具旨在简化标准的机器学习实现。这款工具可以帮助任何想要学习机器学习或 Python 的人使用。这个项目是从 Blockly 分叉并适用于机器学习和数据分析案例。 :brain:
要查看示例运行,请转到 sampleLayouts 文件夹上传并试用 :smiley:
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在下面给出的示例中,我们将为鸢尾花数据集训练一个随机森林
目录
安装 BlocklyML 应用
首先克隆此仓库
git clone https://github.com/chekoduadarsh/BlocklyML
克隆仓库后,您可以选择使用 Flask 方法
使用 Docker 运行应用
如果你已经克隆了项目并想要构建镜像,请按照以下步骤操作:
1.打开终端并导航到项目目录。
2.运行以下命令来构建 Docker 镜像:
docker build . -t blocklyml/demo
镜像构建完成后,您可以通过执行以下命令启动应用:
docker run -ti -p5000:5000 blockly_ml/demo
这将启动应用,然后您可以通过打开网页浏览器并导航到 http://localhost:5000
来访问它
Flask 方法
安装 requirements.txt
中的依赖项,使用以下命令:
pip install -r requirements.txt
然后您可以运行应用
python app.py
就是这么简单 :man_shrugging:
UI 特点
快捷方式
你可以在应用的右上角找到这些按钮。它们的功能如下:
- 下载 XML 布局
- 上传 XML 布局
- 复制代码
- 启动 Google Colab
- 删除
- 运行(尚不支持!)
数据框查看器
Blockly 支持 DataFrame 的完整 HTML 视图。可以通过导航栏上的查看选项访问
下载代码
Blockly 支持 .py 和 .ipynb 格式。您可以从导航栏上的下载选项下载代码
贡献
如果你发现任何错误或需要支持,请提出问题。如果你认为你可以添加一个功能或解决一个错误,请提交 PR
本仓库欢迎任何形式的贡献 :pray:
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