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@@ -4,7 +4,8 @@ import numpy as np
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# Laden Sie Ihr trainiertes Modell
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model_path = "kia_apartments_keras_model.h5"
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model = tf.keras.models.load_model(model_path)
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def predict_price(rooms, area, pop, pop_dens, frg_pct, emp, tax_income):
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# Erstellen eines Arrays aus den Eingabewerten
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5 |
# Laden Sie Ihr trainiertes Modell
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6 |
model_path = "kia_apartments_keras_model.h5"
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7 |
+
model = tf.keras.models.load_model(model_path, custom_objects={'mse': tf.keras.losses.MeanSquaredError()})
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8 |
+
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9 |
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10 |
def predict_price(rooms, area, pop, pop_dens, frg_pct, emp, tax_income):
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11 |
# Erstellen eines Arrays aus den Eingabewerten
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