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f280f60
1
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0a95fff
bug corrigé
Browse files- README.md +31 -3
- __pycache__/app.cpython-313.pyc +0 -0
- __pycache__/inference.cpython-313.pyc +0 -0
- app.py +2 -1
README.md
CHANGED
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@@ -16,7 +16,11 @@ Les données d'entrée du modèle sont les suivantes :
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| 16 |
- lib_mrq_VOLKSWAGEN
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| 17 |
- typ_boite_nb_rapp_A 5
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| 18 |
- typ_boite_nb_rapp_A 6
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| 19 |
-
-
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| 20 |
- Carrosserie_BREAK
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| 21 |
- Carrosserie_COUPE
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| 22 |
- Carrosserie_MINIBUS
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@@ -36,11 +40,25 @@ Pour faciliter la réception d'information, on va demander des informations plus
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| 36 |
"masse_ordma_max": 1500,
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| 37 |
"marque": "BMW",
|
| 38 |
"typ_boite": "A 5",
|
| 39 |
-
"champ_v9":
|
| 40 |
"carrosserie": "COUPE",
|
| 41 |
"gamme": "LUXE"
|
| 42 |
}
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| 43 |
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| 44 |
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| 45 |
## Exemple d'utilisation
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| 46 |
```python
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@@ -51,6 +69,16 @@ import numpy as np
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| 51 |
model = joblib.load("model.joblib")
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| 52 |
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| 53 |
# Effectuer une prédiction
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| 54 |
-
input_data =
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| 55 |
prediction = model.predict([input_data])
|
| 56 |
print(f"Prédiction : {prediction}")
|
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| 16 |
- lib_mrq_VOLKSWAGEN
|
| 17 |
- typ_boite_nb_rapp_A 5
|
| 18 |
- typ_boite_nb_rapp_A 6
|
| 19 |
+
- champ_v9_"715/2007*195/2013EURO5
|
| 20 |
+
- champ_v9_"715/2007*195/2013EURO6
|
| 21 |
+
- champ_v9_"715/2007*566/2011EURO5
|
| 22 |
+
- champ_v9_"715/2007*630/2012EURO5
|
| 23 |
+
- champ_v9_715/2007*195/2013EURO5
|
| 24 |
- Carrosserie_BREAK
|
| 25 |
- Carrosserie_COUPE
|
| 26 |
- Carrosserie_MINIBUS
|
|
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| 40 |
"masse_ordma_max": 1500,
|
| 41 |
"marque": "BMW",
|
| 42 |
"typ_boite": "A 5",
|
| 43 |
+
"champ_v9": "715/2007*195/2013EURO5",
|
| 44 |
"carrosserie": "COUPE",
|
| 45 |
"gamme": "LUXE"
|
| 46 |
}
|
| 47 |
|
| 48 |
+
puiss_admin_98 : Puissance administrative de la voiture (Entier)
|
| 49 |
+
conso_urb : Consommation d'essence en ville L/1OOkm (Entier à 1 décimale)
|
| 50 |
+
conso_exurb : Consommation d'essence en campagne L/1OOkm (Entier à 1 décimale)
|
| 51 |
+
masse_ordma_max : Masse du véhicule
|
| 52 |
+
marque : Marque du véhicule parmi
|
| 53 |
+
["BMW", "MERCEDES", "VOLKSWAGEN"]
|
| 54 |
+
typ_boite : Type de boite de vitesse parmi
|
| 55 |
+
["A 5", "A 6", "A 7", "A 8", "M 5", "M 6"]
|
| 56 |
+
champ_v9 : type de norme parmi
|
| 57 |
+
["715/2007*195/2013EURO5", "715/2007*630/2012EURO5", "715/2007*692/2008EURO5"]
|
| 58 |
+
carrosserie : type de carrosserie parmi
|
| 59 |
+
["BREAK", "COUPE", "MINIBUS", "TS TERRAINS/CHEMINS"]
|
| 60 |
+
gamme : gamme du véhicule parmi
|
| 61 |
+
["INFERIEURE", "LUXE", "MOY-INFERIEURE", "MOY-SUPER", "SUPERIEURE"]
|
| 62 |
|
| 63 |
## Exemple d'utilisation
|
| 64 |
```python
|
|
|
|
| 69 |
model = joblib.load("model.joblib")
|
| 70 |
|
| 71 |
# Effectuer une prédiction
|
| 72 |
+
input_data = {
|
| 73 |
+
"puiss_admin_98": 7,
|
| 74 |
+
"conso_urb": 5.6,
|
| 75 |
+
"conso_exurb": 4.3,
|
| 76 |
+
"masse_ordma_max": 1500,
|
| 77 |
+
"marque": "BMW",
|
| 78 |
+
"typ_boite": "A 5",
|
| 79 |
+
"champ_v9": "715/2007*195/2013EURO5"
|
| 80 |
+
"carrosserie": "COUPE",
|
| 81 |
+
"gamme": "LUXE"
|
| 82 |
+
}
|
| 83 |
prediction = model.predict([input_data])
|
| 84 |
print(f"Prédiction : {prediction}")
|
__pycache__/app.cpython-313.pyc
ADDED
|
Binary file (1.17 kB). View file
|
|
|
__pycache__/inference.cpython-313.pyc
ADDED
|
Binary file (2.85 kB). View file
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|
|
app.py
CHANGED
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@@ -1,5 +1,6 @@
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| 1 |
from fastapi import FastAPI
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| 2 |
from pydantic import BaseModel
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|
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|
| 3 |
|
| 4 |
# Définir l'API
|
| 5 |
app = FastAPI()
|
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@@ -12,7 +13,7 @@ class InputData(BaseModel):
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| 12 |
masse_ordma_max: float
|
| 13 |
marque: str
|
| 14 |
typ_boite: str
|
| 15 |
-
champ_v9 :
|
| 16 |
carrosserie: str
|
| 17 |
gamme: str
|
| 18 |
|
|
|
|
| 1 |
from fastapi import FastAPI
|
| 2 |
from pydantic import BaseModel
|
| 3 |
+
from inference import preprocess_and_predict
|
| 4 |
|
| 5 |
# Définir l'API
|
| 6 |
app = FastAPI()
|
|
|
|
| 13 |
masse_ordma_max: float
|
| 14 |
marque: str
|
| 15 |
typ_boite: str
|
| 16 |
+
champ_v9 : str
|
| 17 |
carrosserie: str
|
| 18 |
gamme: str
|
| 19 |
|