Documentation API

Tout ce qu'il faut pour utiliser l'endpoint de prédiction

POST /predict

Prédit le prix journalier de location à partir des caractéristiques du véhicule.

Features attendues

JSON avec une clé input contenant une liste de listes. Chaque sous-liste = 1 véhicule (13 features) :

#FeatureTypeExemple
0model_keystringRenault
1mileageint140 000
2engine_powerint135
3fuelstringdiesel
4paint_colorstringblack
5car_typestringsedan
6private_parking_availablebooltrue
7has_gpsbooltrue
8has_air_conditioningboolfalse
9automatic_carboolfalse
10has_getaround_connectbooltrue
11has_speed_regulatorbooltrue
12winter_tiresbooltrue

Exemple curl

curl -X POST "https://athanormark-getaround-pricing-api.hf.space/predict" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"input": [["Renault", 140000, 135, "diesel", "black", "sedan", true, true, false, false, true, true, true]]}'

Exemple Python

import requests

response = requests.post(
    "https://athanormark-getaround-pricing-api.hf.space/predict",
    json={"input": [["Renault", 140000, 135, "diesel", "black",
                     "sedan", True, True, False, False, True, True, True]]}
)
print(response.json())  # {"prediction": [139.12]}

Réponse

JSON avec une clé prediction contenant la liste des prix prédits (EUR/jour) :

{"prediction": [139.12]}

Modèle

0.75
R2 Score
10.29
MAE (EUR)
16.22
RMSE (EUR)

Gradient Boosting Regressor (scikit-learn) — 200 estimators, depth 5 — entraîné sur 4 843 véhicules.