Spaces:
Sleeping
Sleeping
sergey21000
commited on
Commit
•
59d5220
1
Parent(s):
2d73e81
Update app.py
Browse files
app.py
CHANGED
@@ -1,110 +1,110 @@
|
|
1 |
-
import pickle
|
2 |
-
import pandas as pd
|
3 |
-
import gradio as gr
|
4 |
-
|
5 |
-
# словарь с названиями признаков на русском для отображения в приложении
|
6 |
-
features = dict(
|
7 |
-
gender='Пол',
|
8 |
-
age='Возраст',
|
9 |
-
hypertension='Гипертония',
|
10 |
-
heart_disease='Заболевание сердца',
|
11 |
-
smoking_history='История курения',
|
12 |
-
bmi='Индекс массы тела',
|
13 |
-
HbA1c_level='Гемоглобин',
|
14 |
-
blood_glucose_level='Глюкоза',
|
15 |
-
)
|
16 |
-
|
17 |
-
# словари с названиями признаков и соответствующими индексами
|
18 |
-
gender_label_to_index = {'Female': 0, 'Male': 1}
|
19 |
-
smok_label_to_index = {
|
20 |
-
'Нет информации': 0,
|
21 |
-
'Курю': 1,
|
22 |
-
'Курил когда-либо': 2,
|
23 |
-
'Не курю (курил)': 3,
|
24 |
-
'Никогда не курил': 4,
|
25 |
-
'Бросил курить': 5,
|
26 |
-
}
|
27 |
-
|
28 |
-
# загрузка модели
|
29 |
-
model_path = 'model.pkl'
|
30 |
-
with open(model_path, 'rb') as f:
|
31 |
-
model = pickle.load(f)
|
32 |
-
|
33 |
-
# изменить ширину всего приложения (через css можно настраивать любые компоненты)
|
34 |
-
css = '.gradio-container {width:
|
35 |
-
|
36 |
-
# интерфейс приложения
|
37 |
-
with gr.Blocks(css=css) as demo:
|
38 |
-
# приветсвенное сообщение
|
39 |
-
gr.HTML(
|
40 |
-
"""
|
41 |
-
<div style="text-align: center;">
|
42 |
-
<h2 style="color: green; font-weight: bold; font-style: italic;">Диагностика диабета</h2>
|
43 |
-
<h6>Введите ваши данные и получите результат</h6>
|
44 |
-
</div>
|
45 |
-
"""
|
46 |
-
)
|
47 |
-
# строка в которой будут два столбца - 1) параметры ввода 2) картинка, датафрейм с введенными данными и результаты
|
48 |
-
with gr.Row():
|
49 |
-
# столбец с параметрами (scale между столбцами устанавливаем 1 к 3)
|
50 |
-
with gr.Column(scale=1):
|
51 |
-
# элементы параметров ввода данных пользователя (компоненты Gradio)
|
52 |
-
gender = gr.Radio(gender_label_to_index.keys(), value='Male', label=features['gender'])
|
53 |
-
with gr.Row():
|
54 |
-
hypertension = gr.Checkbox(value=False, label=features['hypertension'])
|
55 |
-
heart_disease = gr.Checkbox(value=False, label=features['heart_disease'])
|
56 |
-
smoking_history = gr.Radio(smok_label_to_index.keys(), value='Нет информации', label=features['smoking_history'])
|
57 |
-
age = gr.Slider(minimum=11, maximum=80, value=45, step=1, label=features['age'])
|
58 |
-
bmi = gr.Slider(minimum=10.0, maximum=60.0, value=30.0, step=0.1, label=features['bmi'])
|
59 |
-
HbA1c_level = gr.Slider(minimum=3.5, maximum=9.0, value=5.5, step=0.01, label=features['HbA1c_level'])
|
60 |
-
blood_glucose_level = gr.Slider(minimum=80, maximum=300, value=138, step=1, label=features['blood_glucose_level'])
|
61 |
-
|
62 |
-
# стобец с картинкой, датафреймом с введенными данными и результатом
|
63 |
-
with gr.Column(scale=3):
|
64 |
-
|
65 |
-
# отобразить картинку через через gr.Image()
|
66 |
-
gr.Image('main_page_image.jpg', height=460)
|
67 |
-
# датафрейм для отображения введенных данных
|
68 |
-
dataframe = gr.DataFrame(
|
69 |
-
value=pd.DataFrame(columns=features.values()), # пустой датафрейм с нашими названиями столбцов
|
70 |
-
label='Ваши данные',
|
71 |
-
row_count=1,
|
72 |
-
column_widths='50%',
|
73 |
-
height=100,
|
74 |
-
# type='pandas',
|
75 |
-
)
|
76 |
-
# текстовое поле для результата
|
77 |
-
textbox = gr.Textbox(label='Результат')
|
78 |
-
|
79 |
-
# для удобства входные параметры о пользователе собираем в список
|
80 |
-
all_params = [gender, age, hypertension, heart_disease, smoking_history, bmi, HbA1c_level, blood_glucose_level]
|
81 |
-
|
82 |
-
# функция для предсказания результата - принимает введенные параметры, и выводит результат вместе с датафреймом параметров
|
83 |
-
def predict(*params):
|
84 |
-
# датафрейм параметров для отображения
|
85 |
-
data_df = pd.DataFrame([dict(zip(features.values(), params))])
|
86 |
-
|
87 |
-
# преобразовать все столбцы датафрейма к числам перед предиктом
|
88 |
-
df_to_predict = data_df.copy()
|
89 |
-
df_to_predict['Пол'] = gender_label_to_index[df_to_predict['Пол'][0]]
|
90 |
-
df_to_predict['История курения'] = smok_label_to_index[df_to_predict['История курения'][0]]
|
91 |
-
|
92 |
-
# сделать предсказание моделью - вероятность диабета
|
93 |
-
diabetes_prob = model.predict_proba(df_to_predict.values)[0, 1]
|
94 |
-
text_result = f'Вероятность диабета: {diabetes_prob:.2f}'
|
95 |
-
# вернуть датафрейм с параметрами и результат - вероятность диабета
|
96 |
-
return data_df, text_result
|
97 |
-
|
98 |
-
# назначить прослушиватель событий - функция predict будет вызывыатся при изменени (change) любого из компонентов
|
99 |
-
gr.on(
|
100 |
-
triggers=[param.change for param in all_params],
|
101 |
-
fn=predict,
|
102 |
-
inputs=[*all_params],
|
103 |
-
outputs=[dataframe, textbox],
|
104 |
-
)
|
105 |
-
|
106 |
-
# запуск приложения (убрать debug при деплое)
|
107 |
-
demo.launch(debug=True)
|
108 |
-
|
109 |
-
# чтобы сервер работал в докере нужно указать server_name='0.0.0.0'
|
110 |
# demo.launch(server_name='0.0.0.0')
|
|
|
1 |
+
import pickle
|
2 |
+
import pandas as pd
|
3 |
+
import gradio as gr
|
4 |
+
|
5 |
+
# словарь с названиями признаков на русском для отображения в приложении
|
6 |
+
features = dict(
|
7 |
+
gender='Пол',
|
8 |
+
age='Возраст',
|
9 |
+
hypertension='Гипертония',
|
10 |
+
heart_disease='Заболевание сердца',
|
11 |
+
smoking_history='История курения',
|
12 |
+
bmi='Индекс массы тела',
|
13 |
+
HbA1c_level='Гемоглобин',
|
14 |
+
blood_glucose_level='Глюкоза',
|
15 |
+
)
|
16 |
+
|
17 |
+
# словари с названиями признаков и соответствующими индексами
|
18 |
+
gender_label_to_index = {'Female': 0, 'Male': 1}
|
19 |
+
smok_label_to_index = {
|
20 |
+
'Нет информации': 0,
|
21 |
+
'Курю': 1,
|
22 |
+
'Курил когда-либо': 2,
|
23 |
+
'Не курю (курил)': 3,
|
24 |
+
'Никогда не курил': 4,
|
25 |
+
'Бросил курить': 5,
|
26 |
+
}
|
27 |
+
|
28 |
+
# загрузка модели
|
29 |
+
model_path = 'model.pkl'
|
30 |
+
with open(model_path, 'rb') as f:
|
31 |
+
model = pickle.load(f)
|
32 |
+
|
33 |
+
# изменить ширину всего приложения (через css можно настраивать любые компоненты)
|
34 |
+
css = '.gradio-container {width: 80% !important}'
|
35 |
+
|
36 |
+
# интерфейс приложения
|
37 |
+
with gr.Blocks(css=css) as demo:
|
38 |
+
# приветсвенное сообщение
|
39 |
+
gr.HTML(
|
40 |
+
"""
|
41 |
+
<div style="text-align: center;">
|
42 |
+
<h2 style="color: green; font-weight: bold; font-style: italic;">Диагностика диабета</h2>
|
43 |
+
<h6>Введите ваши данные и получите результат</h6>
|
44 |
+
</div>
|
45 |
+
"""
|
46 |
+
)
|
47 |
+
# строка в которой будут два столбца - 1) параметры ввода 2) картинка, датафрейм с введенными данными и результаты
|
48 |
+
with gr.Row():
|
49 |
+
# столбец с параметрами (scale между столбцами устанавливаем 1 к 3)
|
50 |
+
with gr.Column(scale=1):
|
51 |
+
# элементы параметров ввода данных пользователя (компоненты Gradio)
|
52 |
+
gender = gr.Radio(gender_label_to_index.keys(), value='Male', label=features['gender'])
|
53 |
+
with gr.Row():
|
54 |
+
hypertension = gr.Checkbox(value=False, label=features['hypertension'])
|
55 |
+
heart_disease = gr.Checkbox(value=False, label=features['heart_disease'])
|
56 |
+
smoking_history = gr.Radio(smok_label_to_index.keys(), value='Нет информации', label=features['smoking_history'])
|
57 |
+
age = gr.Slider(minimum=11, maximum=80, value=45, step=1, label=features['age'])
|
58 |
+
bmi = gr.Slider(minimum=10.0, maximum=60.0, value=30.0, step=0.1, label=features['bmi'])
|
59 |
+
HbA1c_level = gr.Slider(minimum=3.5, maximum=9.0, value=5.5, step=0.01, label=features['HbA1c_level'])
|
60 |
+
blood_glucose_level = gr.Slider(minimum=80, maximum=300, value=138, step=1, label=features['blood_glucose_level'])
|
61 |
+
|
62 |
+
# стобец с картинкой, датафреймом с введенными данными и результатом
|
63 |
+
with gr.Column(scale=3):
|
64 |
+
|
65 |
+
# отобразить картинку через через gr.Image()
|
66 |
+
gr.Image('main_page_image.jpg', height=460)
|
67 |
+
# датафрейм для отображения введенных данных
|
68 |
+
dataframe = gr.DataFrame(
|
69 |
+
value=pd.DataFrame(columns=features.values()), # пустой датафрейм с нашими названиями столбцов
|
70 |
+
label='Ваши данные',
|
71 |
+
row_count=1,
|
72 |
+
column_widths='50%',
|
73 |
+
height=100,
|
74 |
+
# type='pandas',
|
75 |
+
)
|
76 |
+
# текстовое поле для результата
|
77 |
+
textbox = gr.Textbox(label='Результат')
|
78 |
+
|
79 |
+
# для удобства входные параметры о пользователе собираем в список
|
80 |
+
all_params = [gender, age, hypertension, heart_disease, smoking_history, bmi, HbA1c_level, blood_glucose_level]
|
81 |
+
|
82 |
+
# функция для предсказания результата - принимает введенные параметры, и выводит результат вместе с датафреймом параметров
|
83 |
+
def predict(*params):
|
84 |
+
# датафрейм параметров для отображения
|
85 |
+
data_df = pd.DataFrame([dict(zip(features.values(), params))])
|
86 |
+
|
87 |
+
# преобразовать все столбцы датафрейма к числам перед предиктом
|
88 |
+
df_to_predict = data_df.copy()
|
89 |
+
df_to_predict['Пол'] = gender_label_to_index[df_to_predict['Пол'][0]]
|
90 |
+
df_to_predict['История курения'] = smok_label_to_index[df_to_predict['История курения'][0]]
|
91 |
+
|
92 |
+
# сделать предсказание моделью - вероятность диабета
|
93 |
+
diabetes_prob = model.predict_proba(df_to_predict.values)[0, 1]
|
94 |
+
text_result = f'Вероятность диабета: {diabetes_prob:.2f}'
|
95 |
+
# вернуть датафрейм с параметрами и результат - вероятность диабета
|
96 |
+
return data_df, text_result
|
97 |
+
|
98 |
+
# назначить прослушиватель событий - функция predict будет вызывыатся при изменени (change) любого из компонентов
|
99 |
+
gr.on(
|
100 |
+
triggers=[param.change for param in all_params],
|
101 |
+
fn=predict,
|
102 |
+
inputs=[*all_params],
|
103 |
+
outputs=[dataframe, textbox],
|
104 |
+
)
|
105 |
+
|
106 |
+
# запуск приложения (убрать debug при деплое)
|
107 |
+
demo.launch(debug=True)
|
108 |
+
|
109 |
+
# чтобы сервер работал в докере нужно указать server_name='0.0.0.0'
|
110 |
# demo.launch(server_name='0.0.0.0')
|