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CHANGED
@@ -3,6 +3,7 @@ import pandas as pd
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3 |
from sklearn.model_selection import train_test_split
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4 |
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
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5 |
from sklearn.naive_bayes import CategoricalNB
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# Cargar los datos
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@st.cache_resource
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@@ -34,7 +35,9 @@ model = CategoricalNB()
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model.fit(X_train, y_train)
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# Interfaz de usuario con Streamlit
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st.title("Clasificador de Hongos")
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39 |
# Crear selectores para las características de los hongos
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40 |
features = {}
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@@ -53,4 +56,3 @@ if st.button('Clasificar hongo'):
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53 |
else:
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54 |
st.error("El hongo con las características seleccionadas es venenoso.")
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56 |
-
# Ejecutar la aplicación: streamlit run your_script.py
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3 |
from sklearn.model_selection import train_test_split
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4 |
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
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5 |
from sklearn.naive_bayes import CategoricalNB
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6 |
+
from sklearn.metrics import accuracy_score
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7 |
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8 |
# Cargar los datos
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9 |
@st.cache_resource
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35 |
model.fit(X_train, y_train)
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36 |
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37 |
# Interfaz de usuario con Streamlit
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38 |
+
st.title("Clasificador de Hongos Naive Bayes")
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39 |
+
st.header("Miguel Angel Quintero 187684")
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40 |
+
st.header("Distribución Categórica Accuracy: {:.3f}".format(accuracy_score(y_test, model.predict(X_test))))
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41 |
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42 |
# Crear selectores para las características de los hongos
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43 |
features = {}
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56 |
else:
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57 |
st.error("El hongo con las características seleccionadas es venenoso.")
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58 |
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