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app_model.py
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from flask import Flask, jsonify, request
import os
import pickle
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np
# os.chdir(os.path.dirname(__file__))
app = Flask(__name__)
app.config['DEBUG'] = True
# Enruta la landing page (endpoint /)
def hello():
return "Bienvenido a mi API del modelo advertising"
# Enruta la funcion al endpoint /api/v1/predict
def predict():
# Carga el modelo
# Procesa los argumentos (fila a predecir)
# Realiza la prediccion
# Devuelve la prediccion en el formato adecuado (jsonify)
return
@app.route('/api/v1/retrain', methods=['GET'])
# Enruta la funcion al endpoint /api/v1/retrain
def retrain():
# Carga los datos de Advertising.csv
# Entrena el modelo
# Guarda la nueva versión del modelo y haz que esté disponible para el endpoint /api/v1/predict
# Devuelve un mensaje de que está entrenado
return
app.run()