Update app.py

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@@ -22,7 +22,7 @@ class ADA_SKIN(object):
       self._pp("Autor", self.author)
       self._ph()
   
-    self.article = '<h3>Imágenes de ejemplo: (de izquierda a derecha)</h3><ol>'
+    self.article = '<h3>Imágenes de ejemplo</h3><ol>'
     self.article += '<li>Enfermedad de Bowen (AKIEC)</li>'
     self.article += '<li>Carcinoma de células basales</li>'
     self.article += '<li>Lesiones benignas similares a queratosis</li>'
@@ -33,10 +33,10 @@ class ADA_SKIN(object):
     self.article += '<li>Lesiones vasculares</li>' 
     self.article += '<li>Benigno</li>' 
     self.article += '<li>Benigno 2</li></ol>'         
-    self.article += '<h3>Resultado del entrenamiento:</h3><ul>'
+    self.article += '<h3>Prueba Jey</h3><ul>'
     self.examples = ['akiec1.jpg','bcc1.jpg','bkl1.jpg','df1.jpg','mel1.jpg',
       'nevi1.jpg','scc1.jpg','vl1.jpg','benign1.jpg','benign3.jpg']
-    self.title = "Diagnóstico de Cáncer de Piel"
+    self.title = "Predicción Cáncer de Piel prueba "
     return
   
   # Imprimir de manera legible el nombre y valor de una línea
@@ -82,17 +82,17 @@ class ADA_SKIN(object):
     t = str(ti[0]) + ": " + str(numpy.round(df_pred.head(1).pred.values[0] * 100, 2)) + "% de certeza"
     pic[0].set_title(t, fontsize=14.0, fontweight="bold")
     pic[0].axis('off')
-    pic[0].legend(ti, loc="lower right", title="Cáncer de Piel: Top 3")
+    pic[0].legend(ti, loc="lower right", title="Cáncer de Piel: ")
     
     k0 = numpy.round(df2.head(1).pred.values[0] * 100, 2)
     k1 = numpy.round(df2.tail(1).pred.values[0] * 100, 2)
     if k0 > k1:
-      t2 = str(ti2[0]) + ": " + str(k0) + "% de certeza"
+      t2 = str(ti2[0]) + ": " + str(k0) + "% de predicción"
     else:
-      t2 = str(ti2[1]) + ": " + str(k1) + "% de certeza"
+      t2 = str(ti2[1]) + ": " + str(k1) + "% de predicción"
     pic[1].set_title(t2, fontsize=14.0, fontweight="bold")
     pic[1].axis('off')
-    pic[1].legend(ti2, loc="lower right", title="Cáncer de Piel:")
+    pic[1].legend(ti2, loc="lower right", title="Prediccíon Cáncer de Piel:")
     
     canvas.tight_layout()
     return canvas