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@@ -40,9 +40,8 @@ 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).reshape(
-            1, -1
-        )  # Asumiendo que la entrada debe ser de forma (1, num_features)
+        input_data = np.array(data.data)  # Asumiendo que la entrada debe ser de forma (1, num_features)
+        print(input_data)
         #prediction = model.predict(input_data).round()
         #return {"prediction": prediction.tolist()}
         prediction = 9