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README.md

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-title: Src
-emoji: 🏃
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+title: src
+app_file: iris.py
 sdk: gradio
-sdk_version: 3.41.1
-app_file: app.py
-pinned: false
+sdk_version: 3.41.0
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-
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference

iris.py

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+import gradio as gr
+import joblib
+import numpy as np
+
+# load the XGBoost model...
+cintLoadType = 3
+if cintLoadType==1: # ... from a pickle file
+    strModelPath = r"C:\Users\domin\ADS-ML\Apziva\45 Gradio Quick Start\Repository\models/IrisModelXGB.pkl"
+    objXGB = joblib.load(strModelPath)
+if cintLoadType==2: # ... from an Internet source (does not work)
+    strModelPath = r"https://www.trigonella.ch/IrisModelXGB.pkl"
+    objXGB = joblib.load(strModelPath)
+if cintLoadType==3: # from a pickle dump string
+    strModel = b'\x80\x04\x95}4\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x8c\x10sklearn.pipeline\x94\x8c\x08Pipeline\x94\x93\x94)\x81\x94}\x94(\x8c\x05steps\x94]\x94(\x8c\x06scaler\x94\x8c\x1bsklearn.preprocessing._data\x94\x8c\x0eStandardScaler\x94\x93\x94)\x81\x94}\x94(\x8c\twith_mean\x94\x88\x8c\x08with_std\x94\x88\x8c\x04copy\x94\x88\x8c\x0en_features_in_\x94K\x04\x8c\x0fn_samples_seen_\x94\x8c\x15numpy.core.multiarray\x94\x8c\x06scalar\x94\x93\x94\x8c\x05numpy\x94\x8c\x05dtype\x94\x93\x94\x8c\x02i8\x94\x89\x88\x87\x94R\x94(K\x03\x8c\x01<\x94NNNJ\xff\xff\xff\xffJ\xff\xff\xff\xffK\x00t\x94bC\x08\x96\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x94\x86\x94R\x94\x8c\x05mean_\x94h\x12\x8c\x0c_reconstruct\x94\x93\x94h\x15\x8c\x07ndarray\x94\x93\x94K\x00\x85\x94C\x01b\x94\x87\x94R\x94(K\x01K\x04\x85\x94h\x17\x8c\x02f8\x94\x89\x88\x87\x94R\x94(K\x03h\x1bNNNJ\xff\xff\xff\xffJ\xff\xff\xff\xffK\x00t\x94b\x89C 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00\x00\x00\x00L\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\nsplit_type[$U#L\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x05\x00\x00\x00\x00\x00L\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x0bsum_hessian[$d#L\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x05B\x85T\xedB57AA\xaa\xe54B,R\x0c@\x0eSTL\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\ntree_param{L\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x0bnum_deletedSL\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x010L\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x0bnum_featureSL\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x014L\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\tnum_nodesSL\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x015L\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x10size_leaf_vectorSL\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x010}}}L\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04nameSL\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x06gbtree}L\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x13learner_model_param{L\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\nbase_scoreSL\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x045E-1L\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x12boost_from_averageSL\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x011L\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\tnum_classSL\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x013L\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x0bnum_featureSL\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x014L\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\nnum_targetSL\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x011}L\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\tobjective{L\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x04nameSL\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x0emulti:softprobL\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x18softmax_multiclass_param{L\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\tnum_classSL\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x013}}}L\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x07version[#L\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x03i\x01i\x07i\x06}}\x94\x85\x94R\x94\x8c\x0ebest_iteration\x94K\x02\x8c\x10best_ntree_limit\x94K\x03ubub\x86\x94e\x8c\x06memory\x94N\x8c\x07verbose\x94\x89h>h?ub.'
+    objXGB = pickle.loads(strModel)
+
+# classification function for Gradio
+def ClassifyIris(sliSepalLength, sliSepalWidth, sliPetalLength, sliPetalWidth):
+    a2InputData = np.array([[sliSepalLength, sliSepalWidth, sliPetalLength, sliPetalWidth]])
+    a1intPredictions = objXGB.predict(a2InputData)
+    intPrediction = a1intPredictions[0]
+    dstrIndexToSpecies = {0: "setosa", 1: "versicolor", 2: "virginica"}
+    strSpecies = dstrIndexToSpecies[intPrediction]
+    return f"Iris {strSpecies}"
+
+# interface elements
+sliSepalLength = gr.Slider(minimum=4, maximum=9, value=6, label="Sepal length (cm)")
+sliSepalWidth  = gr.Slider(minimum=0, maximum=5, value=3, label="Sepal width (cm)")
+sliPetalLength = gr.Slider(minimum=1, maximum=8, value=4, label="Petal length (cm)")
+sliPetalWidth  = gr.Slider(minimum=0, maximum=3, value=2, label="Petal width (cm)")
+
+result.label = "Iris species"
+
+# Gradio interface
+gr.Interface(
+    title="Iris identification by sepals and petals",
+    description="This interactive application allows for __identifying iris species__ by the sizes of their __sepals__ ('falls') and __petals__ ('standards'). " +
+        "\nThere are 200 to 300 iris species worldwide. This tool is limited to __Iris setosa__, __Iris versicolor__ and __Iris virginica__. " +
+        "The original iris data was collected by R.A. Fisher in 1936." + 
+        "\nThe machine learning model __XGB__ was used to classify the species, using the following settings: " +
+        "learning rate = 0.001, maximum depth = 3, n estimators = 3",
+    fn=ClassifyIris, 
+    inputs=[sliSepalLength, sliSepalWidth, sliPetalLength, sliPetalWidth], 
+    outputs=result, 
+    flagging_options=[]).launch(share=True)