Как из моделей формируется процесс получения прогноза

Процесс получения прогноза включает несколько этапов:

1. Подготовка данных: входные данные очищаются, нормализуются и преобразуются в формат, подходящий для модели.

2. Загрузка модели: обученная модель загружается из файла (например, .pkl, .h5 или .joblib).

3. Предсказание: модель применяется к подготовленным данным, используя метод predict() (для классификации/регрессии) или predict_proba() (для вероятностей).

Пример для sklearn:

import pickle
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Загрузка модели и scaler
model = pickle.load(open('model.pkl', 'rb'))
scaler = pickle.load(open('scaler.pkl', 'rb'))

# Подготовка данных
new_data = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]]
scaled_data = scaler.transform(new_data)

# Прогноз
prediction = model.predict(scaled_data)

Для нейросетей (Keras/TensorFlow) процесс аналогичен, но может включать .predict() с батчами.