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import gradio as gr | |
import pandas as pd | |
import numpy as np | |
import pickle | |
with open('Kidney_stones_2.pkl', 'rb') as arquivo: | |
modelo = pickle.load(arquivo) | |
def predict(gravity, ph, osmo, cond, urea, calc): | |
input = pd.DataFrame([[gravity, ph, osmo, cond, urea, calc]], | |
columns=['gravity', 'ph', 'osmo', 'cond', 'urea', 'calc']) | |
pred = modelo.predict(input) | |
if pred[0] == 0: | |
return "No Kidney Stones" | |
return "Kidney Stones" | |
interface = gr.Interface( | |
fn=predict, | |
inputs=["number", "number", "number", "number", "number", "number"], | |
outputs="text", | |
title="Verificador de Pedras nos Rins", | |
description="Esse modelo é capaz de realizar uma análise com base nos dados da urina de uma pessoa e identificar se ela possui pedra nos rins", | |
) | |
interface.launch(share=True) | |