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  1. inference.py +8 -4
inference.py CHANGED
@@ -18,7 +18,7 @@ def preprocess_and_predict(input_json):
18
  "masse_ordma_max": 1500,
19
  "marque": "BMW",
20
  "typ_boite": "A 5",
21
- "champ_v9": false,
22
  "carrosserie": "COUPE",
23
  "gamme": "LUXE"
24
  }
@@ -29,17 +29,17 @@ def preprocess_and_predict(input_json):
29
 
30
  # Mapper les catégories aux colonnes du modèle
31
  marque_mapping = ["BMW", "MERCEDES", "VOLKSWAGEN"]
32
- typ_boite_mapping = ["A 5", "A 6"]
33
  carrosserie_mapping = ["BREAK", "COUPE", "MINIBUS", "TS TERRAINS/CHEMINS"]
34
  gamme_mapping = ["INFERIEURE", "LUXE", "MOY-INFERIEURE", "MOY-SUPER", "SUPERIEURE"]
 
35
 
36
  # Initialiser un dictionnaire pour construire les colonnes nécessaires
37
  processed_data = {
38
  "puiss_admin_98": input_json.get("puiss_admin_98", 0),
39
  "conso_urb": input_json.get("conso_urb", 0.0),
40
  "conso_exurb": input_json.get("conso_exurb", 0.0),
41
- "masse_ordma_max": input_json.get("masse_ordma_max", 0.0),
42
- "champ_v9": input_json.get("champ_v9", False),
43
  }
44
 
45
  # Variables indicatrices pour la marque
@@ -50,6 +50,10 @@ def preprocess_and_predict(input_json):
50
  for typ_boite in typ_boite_mapping:
51
  processed_data[f"typ_boite_nb_rapp_{typ_boite}"] = 1 if input_json.get("typ_boite") == typ_boite else 0
52
 
 
 
 
 
53
  # Variables indicatrices pour la carrosserie
54
  for carrosserie in carrosserie_mapping:
55
  processed_data[f"Carrosserie_{carrosserie}"] = 1 if input_json.get("carrosserie") == carrosserie else 0
 
18
  "masse_ordma_max": 1500,
19
  "marque": "BMW",
20
  "typ_boite": "A 5",
21
+ "champ_v9": 715/2007*195/2013EURO5,
22
  "carrosserie": "COUPE",
23
  "gamme": "LUXE"
24
  }
 
29
 
30
  # Mapper les catégories aux colonnes du modèle
31
  marque_mapping = ["BMW", "MERCEDES", "VOLKSWAGEN"]
32
+ typ_boite_mapping = ["A 5", "A 6", "A 7", "A 8", "M 5", "M 6"]
33
  carrosserie_mapping = ["BREAK", "COUPE", "MINIBUS", "TS TERRAINS/CHEMINS"]
34
  gamme_mapping = ["INFERIEURE", "LUXE", "MOY-INFERIEURE", "MOY-SUPER", "SUPERIEURE"]
35
+ champ_v9_mapping = ["\"715/2007*195/2013EURO5", "\"715/2007*195/2013EURO6", "\"715/2007*566/2011EURO5", "\"715/2007*630/2012EURO5", "715/2007*195/2013EURO5", "715/2007*630/2012EURO5", "715/2007*692/2008EURO5"]
36
 
37
  # Initialiser un dictionnaire pour construire les colonnes nécessaires
38
  processed_data = {
39
  "puiss_admin_98": input_json.get("puiss_admin_98", 0),
40
  "conso_urb": input_json.get("conso_urb", 0.0),
41
  "conso_exurb": input_json.get("conso_exurb", 0.0),
42
+ "masse_ordma_max": input_json.get("masse_ordma_max", 0.0)
 
43
  }
44
 
45
  # Variables indicatrices pour la marque
 
50
  for typ_boite in typ_boite_mapping:
51
  processed_data[f"typ_boite_nb_rapp_{typ_boite}"] = 1 if input_json.get("typ_boite") == typ_boite else 0
52
 
53
+ # Variables indicatrices pour la norme champ
54
+ for champ_v9 in champ_v9_mapping:
55
+ processed_data[f"champ_v9_{champ_v9}"] = 1 if input_json.get("champ_v9") == champ_v9 else 0
56
+
57
  # Variables indicatrices pour la carrosserie
58
  for carrosserie in carrosserie_mapping:
59
  processed_data[f"Carrosserie_{carrosserie}"] = 1 if input_json.get("carrosserie") == carrosserie else 0