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README.md

@@ -0,0 +1,19 @@
+# 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
+
+## Exemple d'utilisation
+```python
+import joblib
+import numpy as np
+
+# Charger le modèle
+model = joblib.load("model.joblib")
+
+# Effectuer une prédiction
+input_data = [5.1, 3.5, 1.4, 0.2]  # Exemple pour l'iris
+prediction = model.predict([input_data])
+print(f"Prédiction : {prediction}")

inference.py

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+import joblib
+import numpy as np
+
+# Charger le modèle
+model = joblib.load("model.joblib")
+
+# Fonction de prédiction
+def predict(input_data):
+    """
+    input_data : array-like ou liste de caractéristiques
+    Retourne les prédictions du modèle
+    """
+    input_array = np.array(input_data).reshape(1, -1)
+    return model.predict(input_array).tolist()

model.joblib

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:67758c44ac783c45468857aec2cc3fb1b58309d2aa0b2a5cf211f91053c4d73d
+size 236318305