initial commit

새로운 repository 를 만들었습니다.

backend/app/model_load.py

@@ -0,0 +1,34 @@
+from app.PreP import preprocess_single_url
+import joblib
+import numpy as np
+import os
+
+# 현재 파일 기준 경로
+current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+
+# 절대 경로로 모델 로드
+models_load = [
+    joblib.load(os.path.join(current_dir, 'models', f'sampled_xgboost_model_{i+1}.joblib'))
+    for i in range(4)
+]
+
+
+
+# 최적 임계값
+best_threshold = 0.7211
+# best_threshold = 0.7 # recall을 우선할 때의 임계값
+
+def use_model(url : str):
+    # 전처리 함수를 호출하여 피처를 가진 데이터 프레임 생성
+    featured_df = preprocess_single_url(url)
+
+    # 모델에 적용할 피처 추출
+    features_cols = []
+    except_cols = ['URL'] # 모델에 적용하지 않을 피처
+    features_cols = (col for col in featured_df.columns if col not in except_cols)
+    input_data = featured_df[features_cols]
+
+    # 학습된 모델에 적용
+    model_pred = round(float(np.mean([model.predict_proba(input_data)[:, 1] for model in models_load])), 4)
+
+    return model_pred