@app.route('/heart_LogisticRegression', methods=["POST"]) def heart_lr_app(): request = flask.request # 获取请求IP地址 if request.headers.getlist("X-Forwarded-For"): ip = request.headers.getlist("X-Forwarded-For")[-1] else: ip = request.remote_addr print(">>>>>>>>ip:{}<<<<<<<<<<".format(ip)) returnData = {} params = request.json input = heart_perprocessing(params["input"]) pred = heart_LR.predict_proba(input)[0][1] returnData['prob'] = f'{pred:.4f}' return returnData 这段代码每个语句是做什么的
时间: 2023-06-09 07:03:43 浏览: 56
这是一个Python装饰器,用于定义一个Flask应用程序的路由。它表示当收到POST请求时,将会调用名为"heart_lr_app"的函数,然后将请求传递给该函数。变量"request"是一个Flask请求对象,用于获取来自客户端的数据和信息。
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@app.route('/heart_LogisticRegression', methods=["POST"]) def heart_lr_app(): request = flask.request if request.headers.getlist("X-Forwarded-For"): ip = request.headers.getlist("X-Forwarded-For")[-1] else: ip = request.remote_addr print(">>>>>>>>ip:{}<<<<<<<<<<".format(ip)) returnData = {} params = request.json input = heart_perprocessing(params["input"]) pred = heart_LR.predict_proba(input)[0][1] returnData['prob'] = f'{pred:.4f}' return returnData 详细讲解一下这段代码
这段代码实现了一个 Flask 应用中的一个路由,可用于对心脏病患者进行风险评估。
首先使用 `@app.route()` 装饰器指定了路由地址 `/heart_LogisticRegression`,并指定请求方法为 POST。
在函数内部,首先通过 Flask 的 request 对象获取请求中的参数(`params = request.json`)并进行预处理(`input = heart_perprocessing(params["input"])`)。这里的 `heart_perprocessing()` 函数是预处理函数,用于将输入数据转换为算法可接受的数据形式。
经过预处理后,函数调用机器学习模型 `heart_LR` 进行预测,得到的结果 `pred` 表示该患者患心脏病的可能性(0~1之间的概率值)。
最后将预测结果 `pred` 封装在一个字典中返回给请求端,其中 `'prob'` 表示患病的概率。该字典被赋值给 `returnData` 变量。
此外,代码块中还对请求端的 IP 地址进行获取并输出到控制台(`print(">>>>>>>>ip:{}<<<<<<<<<<".format(ip))`),以及对跨域请求的处理(`if request.headers.getlist("X-Forwarded-For"): ip = request.headers.getlist("X-Forwarded-For")[-1] else: ip = request.remote_addr`)。
总的来说,这段代码实现了一个心脏病风险评估的 Flask API 接口,使用了逻辑回归模型进行预测。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression LR = LogisticRegression() LR.fit(X_train,Y_train) LR_pred = LR.predict(X_test)
这段代码是使用Scikit-learn库中的Logistic Regression模型对训练数据集(X_train,Y_train)进行拟合,然后使用训练好的模型对测试数据集(X_test)进行预测,预测结果保存在LR_pred中。Logistic Regression模型是一种分类模型,常用于二分类问题中。在这里,LR拟合的是特征矩阵X_train和标签向量Y_train之间的关系,以学习如何将测试数据集X_test映射到相应的标签。
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