Update app.py
Browse files
app.py
CHANGED
@@ -300,7 +300,7 @@ def process_dataframe(df):
|
|
300 |
#df_pred['GIA_Predicted'] = pd.DataFrame(np.expm1(gia_model.predict(x)), columns=["Predicted"])
|
301 |
#df_pred['Grade_Predicted'] = pd.DataFrame(np.expm1(grade_model.predict(x)), columns=["Predicted"])
|
302 |
#df_pred['ByGrade_Predicted'] = pd.DataFrame(np.expm1(bygrade_model.predict(x)), columns=["Predicted"])
|
303 |
-
df_pred['change_in_amt_mkble'] = pd.DataFrame(mkble_amt_class_model.predict(
|
304 |
#print(df_pred.columns)
|
305 |
df_pred = df_pred[['Tag', 'EngCts', 'EngShp', 'EngQua', 'EngCol', 'EngCut', 'EngPol',
|
306 |
'EngSym', 'EngFlo', 'EngNts', 'EngMikly', 'EngBlk', 'EngWht', 'EngOpen',
|
|
|
300 |
#df_pred['GIA_Predicted'] = pd.DataFrame(np.expm1(gia_model.predict(x)), columns=["Predicted"])
|
301 |
#df_pred['Grade_Predicted'] = pd.DataFrame(np.expm1(grade_model.predict(x)), columns=["Predicted"])
|
302 |
#df_pred['ByGrade_Predicted'] = pd.DataFrame(np.expm1(bygrade_model.predict(x)), columns=["Predicted"])
|
303 |
+
df_pred['change_in_amt_mkble'] = pd.DataFrame(mkble_amt_class_model.predict(df_pred), columns=["pred_change_in_eng_to_mkble"])
|
304 |
#print(df_pred.columns)
|
305 |
df_pred = df_pred[['Tag', 'EngCts', 'EngShp', 'EngQua', 'EngCol', 'EngCut', 'EngPol',
|
306 |
'EngSym', 'EngFlo', 'EngNts', 'EngMikly', 'EngBlk', 'EngWht', 'EngOpen',
|