Spaces:
Runtime error
Runtime error
import click | |
import joblib | |
import numpy as np | |
import pandas as pd | |
def make_predictions( | |
input_data_path: str, input_model_path: str, output_predictions_path: str | |
) -> None: | |
""" | |
Предсказывает значения меток в входных данных, используя подаваемую на вход модель. | |
Предсказания записываются в csv-файл с тремя столбцами. В первые два столбца записываются вероятности | |
отнесения объекта к классу 0 и 1 соответственно, в третий - предсказываемая метка объекта на основе | |
выбранного порога вероятности. | |
:param input_data_path: путь к данным | |
:param input_model_path: путь к обученной модели | |
:param output_predictions_path: путь к файлу с получаемыми предсказаниями | |
""" | |
df = pd.read_csv(input_data_path) | |
X = df.drop(["BAD_CLIENT"], axis=1, errors="ignore") | |
model = joblib.load(input_model_path) | |
probas = model.predict_proba(X) | |
labels = (probas[:, 1] > 0.01).astype(int) | |
predictions = pd.DataFrame( | |
data=np.column_stack([probas, labels]), columns=["proba_0", "proba_1", "label"] | |
) | |
predictions.to_csv(output_predictions_path, index=False) | |
if __name__ == "__main__": | |
make_predictions() | |
""" | |
python -m src.models.make_predictions processed/processed/test_dataset.csv models/final_model.pkl reports/predictions.csv | |
""" | |