앞에서 생성 된 모델 파일을 이용하여서 Rest API를 통하여서 사용자가 입력한 데이터를 받은 후 어떤 종류의 꽃인지 반환 해주는 API작성 코드작성 app.py 작성 from flask_restful import reqparse from flask import Flask, jsonify import numpy as np import pickle as p import json app = Flask(__name__) @app.route('/predict/', methods=['POST']) def predict(): parser = reqparse.RequestParser() parser.add_argument('petal_length') parser.add_argument('petal_width') p..

Flask와 머신러닝 모델을 Rest API연동을 하는 방법에 대한 정리 개발절차 scikit-learn API 을 이용한 머신러닝 모델 작성 모델 작성 후 pickle 파일을 만든다. Rest API 작성 모델 scikit-learn의 iris dataset을 이용하여 KNKNeighborsClassifier 를 통하여 꽃의 종류를 분류 한다.