mlops / app.py
Emil25's picture
Rename main.py to app.py
2a46d77 verified
raw
history blame
5.31 kB
from scripts.model_training import model_training
import pandas as pd
import streamlit as st
st.set_page_config(
page_title="Cardiovascular-Disease App",
page_icon="🧊",
layout="wide",
initial_sidebar_state="expanded"
)
def user_input_features():
age = st.sidebar.slider('Возраст',
min_value=10,
max_value=100,
step=1,
)
gender= st.sidebar.selectbox('Пол',
options=('Мужской', 'Женский'),
)
height = st.sidebar.slider('Рост (см)',
min_value=100,
max_value=200,
value=150,
step=1,
)
weight = st.sidebar.slider('Вес (кг)',
min_value=30,
max_value=200,
value=70,
step=1,
)
ap_hi = st.sidebar.slider('Систолическое артериальное давление',
min_value=50,
max_value=200,
value=120,
step=1,
)
ap_lo = st.sidebar.slider('Диастолическое артериальное давление',
min_value=50,
max_value=200,
value=80,
step=1,
)
cholesterol = st.sidebar.selectbox('Общий холестерин (ммоль/л.)',
options=('<5','5-63', '>6.3'),
)
gluc = st.sidebar.selectbox('Глюкоза (ммоль/л.)',
options=('3.5—5.5','5.6-9', '>9'),
)
smoke = st.sidebar.selectbox('Курение',
options=('Да','Нет'),
)
alco = st.sidebar.selectbox('Употребление алкоголя',
options=('Да','Нет'),
)
active = st.sidebar.selectbox('Физическая активность',
options=('Да','Нет'),
)
def map_gluc(gluc):
if gluc == '3.5—5.5':
return '1'
elif gluc == '5.6-9':
return '2'
else:
return '3'
def map_cholesterol(cholesterol):
if cholesterol == '<5':
return '1'
elif cholesterol == '5-63':
return '2'
else:
return '3'
age = age * 365
data = {'age': age,
'gender': '1' if gender == 'Женский' else '0',
'height': height,
'weight': weight,
'ap_hi': ap_hi,
'ap_lo': ap_lo,
'cholesterol': map_cholesterol(cholesterol),
'gluc': map_gluc(gluc),
'smoke': '1' if smoke == 'Да' else '0',
'alco': '1' if alco == 'Да' else '0',
'active': '1' if active == 'Да' else '0',
}
features = pd.DataFrame(data, index=[0])
return features
@st.cache_data()
def get_model():
model, metric = model_training()
model_json = {'model': model,
'metric': metric}
return model_json
def main():
st.write(""" # Приложение для определения наличия сердечно-сосудистого заболевания (ССЗ) :heartpulse: """)
st.sidebar.header("Параметры ввода")
st.divider()
user_data = user_input_features()
st.write(" # Ваши данные")
new_column_names = {'age': 'Возраст (дней)',
'gender': 'Пол',
'height': 'Рост (см)' ,
'weight': 'Вес (кг)',
'ap_hi': 'Систолическое давление',
'ap_lo': 'Диастолическое давление',
'cholesterol': 'Общий холестерин',
'gluc': 'Глюкоза',
'smoke': 'Курение',
'alco': 'Алкоголь',
'active': 'Физическая активность',
'cardio': 'x',
}
user_data_rus = user_data.rename(columns=new_column_names)
st.dataframe(user_data_rus)
with st.spinner('Загрузка модели ...'):
model = get_model()
st.success('Модель загружена!')
st.divider()
diag_btn = st.button("Диагностика", type="primary")
if diag_btn == True:
result = ' '.join(map(str, model['model'].predict(user_data)))
result = "Положительный" if result == "positive" else "Отрицательный"
metric = model['metric']
col1, col2 = st.columns(2)
col1.metric(label=" # :heartpulse: Результат",
value=result,
)
col2.metric(label=" # Метрика",
value=str(metric),
)
#if __name__ == "__main__":
main()