Este projeto consiste em um aplicativo de classificação de cervejas que utiliza um modelo de Aprendizado de Máquina. Aqui estão as informações necessárias para treinar o modelo e executar o aplicativo.

• Linguagem de Programação: Python
• Bibliotecas:
  • pandas: Manipulação e análise de dados.
  • scikit-learn (sklearn): Implementação do algoritmo Decision Tree Classifier.
  • pickle: Para salvar e carregar o modelo treinado.

Para treinar o modelo, execute o arquivo modelo.py. Este script utiliza o arquivo beer_reviews.csv como tabela de treinamento.

• Linguagem de Programação: Python
• Framework Web: Flask
• Frontend: HTML, CSS (pode ser estendido conforme necessário)
• Backend: Flask
• Comunicação Frontend-Backend: Flask
• Integração com Modelo: Utiliza o modelo treinado pelo modelo.py.

Para iniciar o aplicativo, execute o arquivo app.py. O aplicativo oferece uma interface web para inserção de informações sobre a cerveja e utiliza o modelo treinado para realizar a classificação.

1. Execute modelo.py para treinar o modelo.
2. Execute app.py para iniciar o aplicativo web.
3. Acesse o aplicativo via navegador.

• Certifique-se de ter as bibliotecas necessárias instaladas usando pip install -r requirements.txt.

O projeto foi desenvolvido em colaboração com André Luiz de Lima e é uma separação do repositório FlaskLudimilo.