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예측 엔드포인트 만들기

이번 연습 문제에서는 사전 학습된 모델을 사용해 당뇨병 진행 정도를 예측하는 엔드포인트를 만들어 보겠습니다.

이 모델은 age, bmi, blood_pressure 세 가지 특성(feature)으로 구성된 데이터셋으로 학습되었으며, 당뇨병 진행 점수를 예측합니다. 이 점수를 통해 질환이 시간이 지남에 따라 어떻게 진행될지 평가할 수 있습니다.

FastAPI를 사용해 환자 데이터를 입력받고 당뇨병 진행 예측값을 반환하는 POST 엔드포인트를 만들어 보세요.

Instruktioner

100 XP
  • FastAPI 앱 인스턴스를 생성해 API 개발을 시작하세요.
  • /predict 경로에 POST 엔드포인트를 만들어 환자의 features를 입력받고 예측값을 반환하도록 하세요.
  • 로드된 모델을 사용해 입력 특성(feature)을 기반으로 예측을 수행하세요.