使用 Flask 时线性回归模型中的错误答案

【问题标题】：Error in LinearRegression Model while using Flask使用 Flask 时线性回归模型中的错误
【发布时间】：2022-01-29 01:43:31
【问题描述】：

我正在为汽车价格预测开发一个简单的线性回归模型。在 Jupyter Notebook 模型中工作正常，但从 Flask 调用时会出错。我正在使用 pickle 库来存储经过训练的模型，并将其加载到 Flask 中

我尝试过的代码：

model = pickle.load(open('CarPricePredictorModel.pkl','rb'))#read binary

路由功能：

@app.route("/predict",methods=['post'])
def predict():
    company = request.form.get('company')
    model = request.form.get('model')
    year = int(request.form.get('year'))
    fuel_type = request.form.get('fuel_type')
    kms_driven = int(request.form.get('kms_driven'))
    prediction = model.predict(pd.DataFrame([[model,company,year,kms_driven,fuel_type]],columns=['name','company','year','kms_driven','fuel_type']))
    print(prediction)
    
    print(prediction)
    return prediction

错误： AttributeError: 'str' object has no attribute 'predict'

谁能告诉我哪里出错了？

【问题讨论】：

标签： python flask machine-learning jupyter-notebook pickle

【解决方案1】：

我不小心在代码中用汽车型号覆盖了变量model。

即兴版本的代码

predictionmodel = pickle.load(open('CarPricePredictorModel.pkl','rb'))#read binary

@app.route("/predict",methods=['post'])
def predict():
    try:
        company = request.form.get('company')
        model = request.form.get('model')
        year = int(request.form.get('year'))
        fuel_type = request.form.get('fuel_type')
        kms_driven = int(request.form.get('kms_driven'))
        prediction = predictionmodel.predict(pd.DataFrame([[model,company,year,kms_driven,fuel_type]],columns=['name','company','year','kms_driven','fuel_type']))
        return str(round(prediction[0],2))

    except ValueError:
        return "Every field is mandatory"

谢谢你:)。

【讨论】：