Middle+

Write a web service in FastAPI that accepts a POST request with data (income, age, loan amount) and returns an ML model prediction (loan approval).

sobes.tech AI

Answer from AI

python from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel import joblib

app = FastAPI()

Определяем модель данных для входящего запроса

class CreditRequest(BaseModel): income: float age: int loan_amount: float

Загружаем обученную ML-модель (предположим, что она сохранена в файле model.pkl)

model = joblib.load('model.pkl')

@app.post('/predict') def predict_credit(data: CreditRequest): # Формируем входные данные для модели features = [[data.income, data.age, data.loan_amount]] # Получаем предсказание (например, 0 - отказ, 1 - одобрение) prediction = model.predict(features)[0] # Возвращаем результат return {'approved': bool(prediction)}


Этот сервис принимает POST-запрос с JSON телом, содержащим доход, возраст и размер кредита, и возвращает JSON с результатом предсказания одобрения кредита.

Для запуска сервиса используйте:

```bash
uvicorn your_script_name:app --reload

Где your_script_name — имя файла с кодом без расширения .py.

Previous Next