Web App 入门指南:构建预测模型 App 的利器
简介
近年来,随着机器学习和人工智能技术的快速发展,预测模型在各行各业得到了广泛应用。为了方便地部署和使用预测模型,将模型构建成 Web App 是一种非常好的选择。Web App 无需下载安装,可直接在浏览器中运行,方便快捷,并且易于维护和更新。
Web App 具有以下优点:
- 代码相对简单,入门门槛低: Web App 的开发主要使用Python、R 等语言,结合 HTML、CSS 和 JavaScript 等前端技术,因为构建临床预测模型的人员对python或R语言都相对熟悉,所以经过短时间的学习即可掌握Web APP构建的能力,且代码量相对较少,学习难度较低。R语言的shiny和python 的streamlit都是优秀的Web APP构建的文库。
- 功能丰富: Web App 可以实现各种功能,例如数据输入、输出、可视化、交互等,能够满足不同用户的需求。
- 部署方便: Web App 可以部署在免费的服务器上,无需进行复杂的配置,即可通过互联网访问,对于预测模型不多,且不掌握互联网技术的人员来说,是最便捷的方式。
对于初学者,可以从以下两个库入手:
- bslib: bslib 是一个功能全面、丰富的 R 包,提供了构建 Web App 的基础框架,包括各种 UI 组件和交互功能。
- shinydashboard: shinydashboard 是另一个 R 包,主要用于构建仪表板类型的 Web App,在展示数据方面提供了额外的功能。
Web App 的代码大体分为两部分,根据官网的介绍可以迅速搭建一个Web APP:
- UI 部分: 负责构建可视化的输入和输出界面,使用 HTML、CSS 和 JavaScript 等前端技术实现。
- Server 部分: 负责后台的计算,使用 Python、R 等后端语言实现。
Web App 可以实现以下功能,非常适合构建预测模型:
- 处理文字: 适合进行对预测模型的训练数据和效能等进行介绍,其相关代码和 HTML 构建很相似。文字介绍有助于用户了解预测模型的信息,从而判断是否适合使用该预测模型。
- 展示表格: 可以对预测模型的训练数据本身、参数和效能指标进行展示。预测模型APP通常有外部验证模块,是对于本地的数据进行评价是否适合使用预测模型,图表是展示外部评价结果的常用方法。
- 展示静态图或渲染绘图: 可以对数据进行可视化,非常适合展示预测模型的效能等内容。
- 丰富的主题: 也有多个库提供主题支持,包括 bslib, fresh 和 thematic,包括颜色、字体等,方便构建一个美观的APP。
总结
Web App 是构建预测模型 App 的利器,具有代码简单、功能丰富、部署方便等优点。对于初学者,可以从 bslib 和 shinydashboard 两个库入手,学习基本的 Web App 开发知识,并结合自身需求进行开发。