diyabettahmin / app.py
elfgk's picture
Upload app.py
a1dba25 verified
raw
history blame
1.74 kB
import gradio as gr
import pickle
# Modeli yükle
try:
with open("diyabettahminadaboost.pkl", "rb") as model_file:
model = pickle.load(model_file)
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 düzenleyin
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 İşlevi", 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)