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今天，我們終于將分類器這一章節學習完活了，和回歸一樣，最后一章節用來構建web應用程序，我們會回顧之前所學的知識點，并新增一個web應用用來讓模型和用戶交互。所以今天的主題是美食推薦。

美食推薦 Web 應用程序

首先，請不要擔心，本章節并不會涉及過多的前端知識點。我們此次的學習重點在于機器學習本身，因此我們的目標是將模型打包，使得前端用戶能夠與模型進行直接的界面交互，而不再依賴于后端輸入的形式。

在前面的回歸章節中，我們學習了如何使用第三方依賴包 pickle 來創建一個后臺生成的 .pkl 后綴的模型文件，并通過 Flask 框架加載該模型，從而在后臺暴露接口供調用和分析。今天，我們將探索一個新的知識點——ONNX Web，這將進一步拓寬我們在機器學習模型部署與應用方面的視野。

ONNX Web

ONNX Web 是一個用于在瀏覽器中運行 ONNX 模型的工具和庫，主要用于深度學習模型的推理。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一個開放的深度學習模型交換格式，它允許不同深度學習框架之間共享模型。ONNX Web 使得開