Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 1,709 Bytes
50e7b51 0bc8f94 50e7b51 3a49dfe 50e7b51 a1dba25 |
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 |
import gradio as gr
import joblib
# Modeli yükle
try:
with open("diyabettahminadaboost.joblib", "rb") as model_file:
model = joblib.load("diyabettahminadaboost.joblib")
print("Model başarıyla yüklendi.") # Başarı mesajı
except FileNotFoundError:
print("Model dosyası bulunamadı! Lütfen doğru dosya adını ve yolunu kontrol edin.")
model = None # Modeli None olarak ayarlayın
except Exception as e:
print(f"Model yüklenirken bir hata oluştu: {e}")
model = None # Modeli None olarak ayarlayın
# Tahmin fonksiyonu
def predict_diabetes(Pregnancies, Glucose, Insulin, BMI, DiabetesPedigreeFunction, Age):
if model is None:
return "Model yüklenemedi, tahmin yapılamıyor."
# Kullanıcıdan alınan verileri özellikler olarak düzenleyin
features = [[Pregnancies, Glucose, Insulin, BMI, DiabetesPedigreeFunction, Age]]
prediction = model.predict(features) # Modelin tahmin yapması
return f"Diyabet tahmini: {'Pozitif' if prediction[0] == 1 else 'Negatif'}"
# Arayüz
iface = gr.Interface(
fn=predict_diabetes,
inputs=[
gr.Slider(label="Hamilelikler", minimum=0, maximum=20, step=1),
gr.Slider(label="Glikoz", minimum=0, maximum=200, step=10),
gr.Slider(label="Insulin", minimum=0, maximum=900, step=10),
gr.Slider(label="BMI", minimum=0, maximum=70, step=1),
gr.Slider(label="Diyabet Soy Ağacı ", minimum=0.0, maximum=2.5, step=0.1),
gr.Slider(label="Yaş", minimum=0, maximum=100, step=1),
],
outputs="text",
live=True,
title="Diyabet Tahmin Arayüzü",
description="Verileri girerek diyabet durumu tahmini yapabilirsiniz."
)
iface.launch(share=True) |