Update app.py

app.py

@@ -45,42 +45,47 @@ y_pred=pipe.predict(X_test)
 mean_squared_error(y_test,y_pred)**0.5,r2_score(y_test,y_pred)
 
 # Python ile yapılan çalışmaların hızlı bir şekilde deploy edilmesi için HTML render arayüzler tasarlamamızı sağlar
-
 import streamlit as st
-#price tahmin fonksiyonu tanımlama
+
+#Fiyat tahmin fonksiyonu tanımlama
 def price(make,model,trim,mileage,car_type,cylinder,liter,doors,cruise,sound,leather):
-    input_data=pd.DataFrame({'Make':[make],
-                             'Model':[model],
-                             'Trim':[trim],
-                             'Mileage':[mileage],
-                             'Type':[car_type], 
-                             'Car_type':[car_type],
-                             'Cylinder':[cylinder],
-                             'Liter':[liter],
-                             'Doors':[doors],
-                             'Cruise':[cruise],
-                             'Sound':[sound],
-                             'Leather':[leather]})
-    prediction=pipe.predict(input_data)[0]
-    return prediction
-st.title("II. El Araba Fiyat Tahmini:blue_car: @miturkoglu96")
-st.write('Arabanın özelliklerini seçiniz.Fiyat tahmini yapmak istediğiniz arabanın bilgilerini giriniz')
-make=st.selectbox('Marka',df['Make'].unique())
-model=st.selectbox('Model',df[df['Make']==make]['Model'].unique())
-trim=st.selectbox('Trim',df[(df['Make']==make)&(df['Model']==model)]['Trim'].unique())
-mileage=st.number_input('Kilometre',100,200000)
+	input_data=pd.DataFrame({
+		'Make':[make],
+		'Model':[model],
+		'Trim':[trim],
+		'Mileage':[mileage],
+		'Type':[car_type],
+		'Car_type':[car_type],
+		'Cylinder':[cylinder],
+		'Liter':[liter],
+		'Doors':[doors],
+		'Cruise':[cruise],
+		'Sound':[sound],
+		'Leather':[leather]
+		})
+	prediction=pipe.predict(input_data)[0]
+	return prediction
+    
+st.title("II. El Araba Fiyat Tahmini :red_car: @miturkoglu96")
+st.write('Arabanın özelliklerini seçiniz')
+make=st.selectbox("Marka",df['Make'].unique())
+model=st.selectbox("Model",df[df['Make']==make]['Model'].unique())
+trim=st.selectbox("Trim",df[(df['Make']==make) & (df['Model']==model)]['Trim'].unique())
+mileage=st.number_input("Kilometre",200,60000)
 #mileage=st.slider("Mileage",int(df['Mileage'].min()),int(df['Mileage'].max()))
-#car_type=st.selectbox('Araç Tipi',df['Type'].unique())
-car_type=st.selectbox('Araç Tipi',df[(df['Make']==make) &(df['Model']==model)&(df['Trim']==trim)]['Type'].unique())           
-cylinder=st.selectbox('Silindir',df['Cylinder'].unique())
-liter=st.number_input('Yakıt Hacmi',1,10)
-doors=st.selectbox('Kapı Sayısı',df['Doors'].unique())
-cruise=st.radio('Hız Sabitleyici',[True,False])
-sound=st.radio('Ses Sistemi',[True,False])
-leather=st.radio('Deri Döşeme',[True,False])
+#car_type=st.selectbox('Araç Tipi',df['Type'].unique())         
+car_type=st.selectbox("Araç Tipi",df[(df['Make']==make) & (df['Model']==model) & (df['Trim']==trim)]['Type'].unique())
+cylinder=st.selectbox("Silindir",df['Cylinder'].unique())
+liter=st.number_input("Yakıt Hacmi",1,6)
+doors=st.selectbox("Kapı Sayısı",df['Doors'].unique())
+cruise=st.radio("Hız Sabitleyici",[True,False])
+sound=st.radio("Ses Sistemi",[True,False])
+leather=st.radio("Deri döşeme",[True,False])    
+
 if st.button('Tahmin Et'):
     pred=price(make,model,trim,mileage,car_type,cylinder,liter,doors,cruise,sound,leather)
     #st.write('Tahmini Fiyat :red_car:  $',round(pred[0],2)) #Hatalı!
+    #st.write("Predicted Price :red_car:  $",round(pred[0],2))
     st.write('Tahmini Fiyat :blue_car: $', round(pred, 2))