Update app.py

app.py

@@ -40,7 +40,7 @@ async def predict(data: InputData):
     global model
     try:
         # Convertir la lista de entrada a un array de NumPy para la predicción
-        input_data = np.array(data.data)  # Asumiendo que la entrada debe ser de forma (1, num_features)
+        input_data = np.array(data.data).reshape(1, -1)  # Asumiendo que la entrada debe ser de forma (1, num_features)
         print(input_data)
         prediction = model.predict(input_data).round()
         #return {"prediction": prediction.tolist()}