-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy pathapp.py
43 lines (38 loc) · 1.66 KB
/
app.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
import gradio as gr
import joblib
# Modeli yükle
try:
with open("diyabettahminadaboost.joblib", "rb") as model_file:
model = joblib.load("diyabettahminadaboost.joblib")
print("Model başarıyla yüklendi.") # Başarı mesajı
except FileNotFoundError:
print("Model dosyası bulunamadı! Lütfen doğru dosya adını ve yolunu kontrol edin.")
model = None # Modeli None olarak ayarlayın
except Exception as e:
print(f"Model yüklenirken bir hata oluştu: {e}")
model = None # Modeli None olarak ayarlayın
# Tahmin fonksiyonu
def predict_diabetes(Pregnancies, Glucose, Insulin, BMI, DiabetesPedigreeFunction, Age):
if model is None:
return "Model yüklenemedi, tahmin yapılamıyor."
# Kullanıcıdan alınan verileri özellikler olarak
features = [[Pregnancies, Glucose, Insulin, BMI, DiabetesPedigreeFunction, Age]]
prediction = model.predict(features) # Modelin tahmin yapması
return f"Diyabet tahmini: {'Pozitif' if prediction[0] == 1 else 'Negatif'}"
# Arayüz
iface = gr.Interface(
fn=predict_diabetes,
inputs=[
gr.Slider(label="Hamilelikler", minimum=0, maximum=20, step=1),
gr.Slider(label="Glikoz", minimum=0, maximum=200, step=10),
gr.Slider(label="Insulin", minimum=0, maximum=900, step=10),
gr.Slider(label="BMI", minimum=0, maximum=70, step=1),
gr.Slider(label="Diyabet Soy Ağacı ", minimum=0.0, maximum=2.5, step=0.1),
gr.Slider(label="Yaş", minimum=0, maximum=100, step=1),
],
outputs="text",
live=True,
title="Diyabet Tahmin Arayüzü",
description="Verileri girerek diyabet durumu tahmini yapabilirsiniz."
)
iface.launch(share=True)