File size: 1,650 Bytes
b67b96f |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 |
import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import joblib
# Başlık
st.title("🍇 Blueberry Yield Prediction App")
st.write("Bu uygulama, çevresel ve biyolojik faktörlere göre yaban mersini verimini tahmin eder.")
# Giriş alanları
clonesize = st.slider("Klon Boyutu", 0.0, 10.0, 1.0)
honeybee = st.slider("Bal Arısı Sayısı", 0.0, 10.0, 1.0)
bumbles = st.slider("Bumblebee Sayısı", 0.0, 10.0, 1.0)
andrena = st.slider("Andrena Sayısı", 0.0, 10.0, 1.0)
osmia = st.slider("Osmia Sayısı", 0.0, 10.0, 1.0)
RainingDays = st.slider("Yağmurlu Günler", 0.0, 100.0, 20.0)
AverageRainingDays = st.slider("Ortalama Yağmurlu Günler", 0.0, 100.0, 30.0)
fruitset = st.slider("Fruit Set", 0.0, 1.0, 0.5)
fruitmass = st.slider("Fruit Mass", 0.0, 10.0, 5.0)
seeds = st.slider("Tohum Sayısı", 0.0, 100.0, 50.0)
# DataFrame'e dönüştür
user_input = pd.DataFrame([{
"clonesize": clonesize,
"honeybee": honeybee,
"bumbles": bumbles,
"andrena": andrena,
"osmia": osmia,
"RainingDays": RainingDays,
"AverageRainingDays": AverageRainingDays,
"fruitset": fruitset,
"fruitmass": fruitmass,
"seeds": seeds
}])
# Model ve sütunlar yükleniyor
model = joblib.load("rf_model.pkl")
model_columns = joblib.load("model_columns.pkl")
# Eksik sütunları ekle
for col in model_columns:
if col not in user_input.columns:
user_input[col] = 0
user_input = user_input[model_columns]
# Tahmin
if st.button("Tahmini Göster"):
pred = model.predict(user_input)[0]
st.success(f"🌱 Tahmini Yaban Mersini Verimi: {pred:.2f} kg/ha")
|