Add application file

api.py

@@ -0,0 +1,53 @@
+from fastapi import FastAPI
+from pydantic import BaseModel
+import numpy as np
+import joblib
+from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
+# ----------------------
+# 1. Ініціалізація FastAPI
+# ----------------------
+app = FastAPI(title="Exoplanet Classifier API")
+app.add_middleware(
+    CORSMiddleware,
+    allow_origins=["*"],
+    allow_credentials=True,
+    allow_methods=["POST"],
+    allow_headers=["*"],
+)
+# ----------------------
+# 2. Загрузка моделі та скейлера
+# ----------------------
+model = joblib.load("exoplanet_lgb_model.pkl")
+scaler = joblib.load("scaler.pkl")
+
+# ----------------------
+# 3. Схема запиту
+# ----------------------
+class SampleData(BaseModel):
+    features: list  # список числових значень, відповідних X
+
+# ----------------------
+# 4. Ендпоінт для прогнозу
+# ----------------------
+@app.post("/predict")
+def predict(data: SampleData):
+    # Перетворюємо в numpy array та масштабування
+    X = np.array([data.features])
+    X_scaled = scaler.transform(X)
+
+    # Прогноз
+    y_prob = model.predict(X_scaled)
+    y_label = int(y_prob[0] > 0.6)
+    confidence = float(y_prob[0])
+
+    return {
+        "predicted_label": y_label,
+        "confidence": confidence
+    }
+
+# ----------------------
+# 5. Ендпоінт для перевірки API
+# ----------------------
+@app.get("/")
+def root():
+    return {"message": "Exoplanet Classifier API is running!"}

exoplanet_lgb_model.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:cfcc037d4964c8ecc9981eeab92e6940c0c86fb72d854639a0bc944d1b027220
+size 1594994

requirements.txt

@@ -0,0 +1,6 @@
+fastapi
+uvicorn
+numpy
+scikit-learn
+joblib
+lightgbm

scaler.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:c4d255bbe092fed9b3f3f52e591451b5c74ff9ffcd3d7052fcc20f428f05a600
+size 1007