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。
