https://github.com/lucasfeliciano02/predict-pizza-price-ml

Modelo de regressão linear aplicado com machine learning para prever o preço da pizza com base no diâmetro inserido pelo usuário
https://github.com/lucasfeliciano02/predict-pizza-price-ml

dataframe linearregression pandas python sklearn streamlit

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Modelo de regressão linear aplicado com machine learning para prever o preço da pizza com base no diâmetro inserido pelo usuário

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/lucasfeliciano02/predict-pizza-price-ml
• Owner: LucasFeliciano02
• Created: 2024-08-25T02:43:23.000Z (about 1 month ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-08-27T11:22:02.000Z (about 1 month ago)
• Last Synced: 2024-09-23T06:32:27.047Z (4 days ago)
• Topics: dataframe, linearregression, pandas, python, sklearn, streamlit
• Language: Jupyter Notebook
• Homepage:
• Size: 91.8 KB
• Stars: 0
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

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predict-pizza-price-ml




  Sobre   |   

  Funcionalidades   |   

  Tecnologias   |   

  Pré-requisitos   |  

  Começando   






				

	

## :dart: Sobre ##

```sh

• Modelo de regressão linear aplicado com machine learning para prever o preço da pizza com base no diâmetro inserido pelo usuário.

```

## :sparkles: Funcionalidades ##

:heavy_check_mark: Lê os dados do arquivo CSV pizzas.csv e os carrega em um DataFrame df;\

:heavy_check_mark: Treina o modelo com os dados disponíveis como diâmetro e preço;\

:heavy_check_mark: Usa o modelo treinado para prever o preço da pizza com base no diâmetro inserido pelo usuário;\

:heavy_check_mark: Utiliza a biblioteca streamlit para criar aplicativos web apenas com python.

## :rocket: Tecnologias ##

 

 

As seguintes ferramentas 🛠 foram utilizadas na construção do projeto:

  

    Back-end

  

  

    

      Python

    

     

	    

  

## :white_check_mark: Pré-requisitos ##

Antes de começar 🏁, você vai precisar ter instalado em sua máquina as sequintes ferramentas:

[Git](https://git-scm.com/downloads) e [Python](https://www.python.org/downloads/).

Além disto é bom ter um editor para trabalhar com o código, tal como: [VS Code](https://code.visualstudio.com/download)

## :checkered_flag: Começando ##

```bash

# Clone este repositorio

 -> git bash here

  $ https://github.com/LucasFeliciano02/predict-pizza-price-ml.git

# Acesse a pasta do projeto que aparecerá em sua área de trabalho

 -> mouse esquerdo -> Abrir com Code

# Colocar os seguintes comandos no terminal para ativar o Interpretador do python a fim de rodar o arquivo

 1º  ->  py -m venv venv

 2º  ->  venv\Scripts\activate.bat  

 3º  ->  .\venv\Scripts\activate.bat  

# Roda código:

 -> terminal -> pip install pandas scikit-learn streamlit matplotlib

 -> terminal -> streamlit run app.py

```

---






Accomplished with :heart: by [LucasFeliciano02](https://github.com/LucasFeliciano02) 👋

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