<jupyter_start><jupyter_text><jupyter_code>!ls -l ./autompg_lr.pkl<jupyter_output>-rw-r--r-- 1 root root 567 Jul  6 02:17 ./autompg_lr.pkl<jupyter_text>load pickle with LinearRegression and scaler인스턴스 화 시켜둠<jupyter_code>#조절하기 위해 lr이라는 변수에 만들어진pickle을 담는다

import pickle 
lr = pickle.load(open('./autompg_lr.pkl', 'rb'))
type(lr)
# predict할건데 레이블이 없는 피쳐만 가져올거야
# 머신러닝은 교육받는 내용으로만 훈련받았기 때문에 훈련하지 않은 것을 질문하면 대답못해
scaler = pickle.load(open('./autompg_standardscaler.pkl', 'rb'))
type(scaler)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>predict with LinearRegression:  scaler사용X_continus = df[['displacement','horsepower', 'weight','acceleration']]app만들었을때 각 해당 컬럼에 input받은 값을 submit하면 입력된 값이 들어오게 된다.scaler.transform([[307.0,130.0,3504.0,12.0]]) back단 에서 잡아내서 변수를 하나하나 잡아 내서 넣는다.displacement = 307.0 horsepower = 130.0weight = 3504.0acceleration =12.0데이터가 된다 x_custumer = [['displacement','horsepower', 'weight','acceleration']]<jupyter_code>displacement = 307.0 
horsepower = 130.0
weight = 3504.0
acceleration =12.0

x_custmer= [[displacement,horsepower, weight,acceleration]]
x_custmer=scaler.transform(x_custmer)
x_custmer.shape<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>상대 웹에 뿌려주는 값<jupyter_code>result= lr.predict(x_custmer)
result[0]<jupyter_output><empty_output>
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