Reto escuela de ciencia de datos Platzi.
El reto consiste en realizar mejoras a un modelo de machine learning de aprendizaje supervisado de clasificación, el cual busca predecir la variable "Churn" (Renuncia voluntaria de los servicios contratados) de un dataset de clientes perteneciente a una empresa de telecomunicaciones.
Y por ende también se hace necesario modificar el script de la API (Flask) con la que se realiza las predicciones del modelo.
A continuacion se encuentra el README original del repositorio del laboratorio/reto.
API Simple que sirve un modelo para la prevención del Churn
This API uses a number of open source projects to work properly:
- [Python] - Lenguaje de programación
- [Flask] - Libreria minimalista para el provisionamiento de APIs
- [scikit-learn] - Libreria de aprendizaje automatico
- [pickle] - Libreria para cargar y guardar variables en memoria
Esta API requiere Python y las librerias señaladas en el requirements.txt
- Clonar repositorio
- Correr la api, ejecutando desde la carpeta de proyecto
python app.py
La api se verifica mandando un ejemplo para confirmar que esta funcionando correctamente
curl --location --request GET 'http://localhost:3001/query?feats=465,France,Female,51,8,122522.32,1,0,0,181297.65'
Si todo esta bien, deberías de obtener una respuesta así
{"response": [1]}
- Juan Perez Nombrefalso
- Ricardo Alanís Tamez