[35 일차] ABC 부트캠프 : 최종 프로젝트(5)

모델 예측 통합과 PDF 보고서 생성

이미지 분류 모델과 설문 데이터를 기반으로 한 모델의 예측 결과를 통합

 

모델 예측 통합

각각의 모델을 통해 얻은 예측 결과를 통합하여 최종 진단 결과를 도출합니다.

 

# Example usage
# 이미지 모델 예측
image_path = "/content/어린 태윤.jpg"  # 사용자가 업로드한 이미지 경로
image_probability = predict_image_model(image_path)

# 설문 모델 학습 및 예측
survey_train_csv = "/content/train.csv"
lgb_model, scaler, label_encoders, feature_names = train_survey_model(survey_train_csv)

survey_input_data = {
    'A1_Score': 0,
    'A2_Score': 0,
    'A3_Score': 0,
    'A4_Score': 0,
    'A5_Score': 0,
    'A6_Score': 0,
    'A7_Score': 0,
    'A8_Score': 0,
    'A9_Score': 0,
    'A10_Score': 0,
    'gender': 'm',
    'ethnicity': 'Asian',
    'jaundice': 'no',
    'austim': 'no',
    'contry_of_res': 'Japan',
    'used_app_before': 'no',
    'result': 0,
    'age': 21,
    'age_desc': '18 and more',
    'relation': 'Self'
}

survey_prediction, survey_probability = predict_survey_model(survey_input_data, lgb_model, scaler, label_encoders, feature_names)

# PDF 보고서 생성
generate_combined_report(image_probability, survey_probability, survey_input_data, survey_prediction, image_path)

 

• 모델 예측 통합: 이미지 모델과 설문 모델의 예측 결과를 결합하여 종합적인 진단 결과를 도출합니다.
• PDF 보고서 생성: 최종 결과를 PDF 파일로 저장하여 쉽게 확인할 수 있습니다.