co2prediction

Mon Modèle Scikit-learn

Ce modèle a été entraîné avec scikit-learn pour prédire les émissions en CO2 d'une voiture.

L'entrainement du modèle a été fait avec Google Collab : https://colab.research.google.com/drive/1n1Vtx6873e06c0WYG9JKIJ_ZLTMkptcX#scrollTo=_eLI1udbyDT3

La documentation sur l'entraînement du modèle est la suivante : https://docs.google.com/spreadsheets/d/1oBshoNy2NJZQreOEbBfcWCCg2wo0PQDo/edit?gid=1220399676#gid=1220399676

Input Data

Les données d'entrée du modèle sont les suivantes :

• puiss_admin_98
• conso_urb
• conso_exurb
• masse_ordma_max
• lib_mrq_BMW
• lib_mrq_MERCEDES
• lib_mrq_VOLKSWAGEN
• typ_boite_nb_rapp_A 5
• typ_boite_nb_rapp_A 6
• champ_v9_"715/2007*195/2013EURO5
• champ_v9_"715/2007*195/2013EURO6
• champ_v9_"715/2007*566/2011EURO5
• champ_v9_"715/2007*630/2012EURO5
• champ_v9_715/2007*195/2013EURO5
• Carrosserie_BREAK
• Carrosserie_COUPE
• Carrosserie_MINIBUS
• Carrosserie_TS TERRAINS/CHEMINS
• gamme_INFERIEURE
• gamme_LUXE
• gamme_MOY-INFERIEURE
• gamme_MOY-SUPER
• gamme_SUPERIEURE

Pour faciliter la réception d'information, on va demander des informations plus concises puis on va recréer l'ensemble de ses champs. On s'attends à un JSON de la forme :

{ "puiss_admin_98": 7, "conso_urb": 5.6, "conso_exurb": 4.3, "masse_ordma_max": 1500, "marque": "BMW", "typ_boite": "A 5", "champ_v9": "715/2007*195/2013EURO5", "carrosserie": "COUPE", "gamme": "LUXE" }

puiss_admin_98 : Puissance administrative de la voiture (Entier) conso_urb : Consommation d'essence en ville L/1OOkm (Entier à 1 décimale) conso_exurb : Consommation d'essence en campagne L/1OOkm (Entier à 1 décimale) masse_ordma_max : Masse du véhicule marque : Marque du véhicule parmi ["BMW", "MERCEDES", "VOLKSWAGEN"] typ_boite : Type de boite de vitesse parmi ["A 5", "A 6", "A 7", "A 8", "M 5", "M 6"] champ_v9 : type de norme parmi ["715/2007195/2013EURO5", "715/2007630/2012EURO5", "715/2007*692/2008EURO5"] carrosserie : type de carrosserie parmi ["BREAK", "COUPE", "MINIBUS", "TS TERRAINS/CHEMINS"] gamme : gamme du véhicule parmi ["INFERIEURE", "LUXE", "MOY-INFERIEURE", "MOY-SUPER", "SUPERIEURE"]

Exemple d'utilisation

import joblib
import numpy as np

# Charger le modèle
model = joblib.load("model.joblib")

# Effectuer une prédiction
input_data = {
    "puiss_admin_98": 7,
    "conso_urb": 5.6,
    "conso_exurb": 4.3,
    "masse_ordma_max": 1500,
    "marque": "BMW",
    "typ_boite": "A 5",
    "champ_v9": "715/2007*195/2013EURO5"
    "carrosserie": "COUPE",
    "gamme": "LUXE"
}
prediction = model.predict([input_data])
print(f"Prédiction : {prediction}")