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@@ -36,18 +36,18 @@ class OutputModel(BaseModel):
36
  @app.post("/predict", response_model=OutputModel, summary="Prédire la Consommation de Gaz Naturel", description="Prédit la consommation de gaz naturel basée sur les paramètres fournis.")
37
  def predict(data: InputModel):
38
  """
39
- #Paramètres d'entrée :
40
- - *state* : État (par exemple, 'TX' pour Texas)
41
- - *statecode* : Code de l'état (par exemple, 44)
42
- - *year* : Année (par exemple, 1980)
43
- - *price* : Prix du gaz naturel
44
- - *eprice* : Prix ajusté de l'énergie
45
- - *oprice* : Prix de l'énergie autre que le gaz naturel
46
- - *lprice* : Prix du gaz naturel en dollars constants
47
- - *heating* : Degrés-jours de chauffage
48
- - *income* : Revenu moyen
49
-
50
- #Sortie :
51
  - *prediction* : Prédiction de la consommation de gaz naturel
52
  """
53
  data = pd.DataFrame([data.dict()])
 
36
  @app.post("/predict", response_model=OutputModel, summary="Prédire la Consommation de Gaz Naturel", description="Prédit la consommation de gaz naturel basée sur les paramètres fournis.")
37
  def predict(data: InputModel):
38
  """
39
+ Paramètres d'entrée :
40
+ - state : État (par exemple, 'TX' pour Texas)
41
+ - statecode : Code de l'état (par exemple, 44)
42
+ - year : Année (par exemple, 1980)
43
+ - price : Prix du gaz naturel
44
+ - eprice : Prix ajusté de l'énergie
45
+ - oprice : Prix de l'énergie autre que le gaz naturel
46
+ - lprice : Prix du gaz naturel en dollars constants
47
+ - heating: Degrés-jours de chauffage
48
+ - income : Revenu moyen
49
+
50
+ Sortie :
51
  - *prediction* : Prédiction de la consommation de gaz naturel
52
  """
53
  data = pd.DataFrame([data.dict()])