Spaces:
Sleeping
Sleeping
Update app.py
Browse files
app.py
CHANGED
@@ -24,6 +24,8 @@ categorical_features = data['categorical_features']
|
|
24 |
numeric_features = data['numeric_features']
|
25 |
categorical_options = data['categorical_options']
|
26 |
group_names = data['group_names']
|
|
|
|
|
27 |
|
28 |
st.title('Классификатор пациентов')
|
29 |
|
@@ -35,16 +37,42 @@ def get_user_input():
|
|
35 |
st.subheader('Числовые параметры')
|
36 |
for feature in feature_list:
|
37 |
if feature in numeric_features:
|
38 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
39 |
|
40 |
# Категориальные признаки
|
41 |
st.subheader('Категориальные параметры')
|
42 |
for feature in categorical_features:
|
43 |
options = categorical_options[feature]
|
44 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
45 |
|
46 |
return input_data
|
47 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
48 |
# Получение данных от пользователя
|
49 |
user_input = get_user_input()
|
50 |
|
@@ -80,4 +108,10 @@ if st.button('Выполнить классификацию'):
|
|
80 |
|
81 |
# Добавим вывод введенных данных для проверки
|
82 |
st.write("\nВведенные данные:")
|
83 |
-
st.write(input_df)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
24 |
numeric_features = data['numeric_features']
|
25 |
categorical_options = data['categorical_options']
|
26 |
group_names = data['group_names']
|
27 |
+
numeric_defaults = data['numeric_defaults']
|
28 |
+
categorical_defaults = data['categorical_defaults']
|
29 |
|
30 |
st.title('Классификатор пациентов')
|
31 |
|
|
|
37 |
st.subheader('Числовые параметры')
|
38 |
for feature in feature_list:
|
39 |
if feature in numeric_features:
|
40 |
+
default_value = float(numeric_defaults[feature])
|
41 |
+
min_val = default_value - abs(default_value)
|
42 |
+
max_val = default_value + abs(default_value)
|
43 |
+
input_data[feature] = st.number_input(
|
44 |
+
f'{feature}',
|
45 |
+
value=default_value,
|
46 |
+
min_value=min_val,
|
47 |
+
max_value=max_val,
|
48 |
+
help=f"Среднее значение: {default_value:.2f}"
|
49 |
+
)
|
50 |
|
51 |
# Категориальные признаки
|
52 |
st.subheader('Категориальные параметры')
|
53 |
for feature in categorical_features:
|
54 |
options = categorical_options[feature]
|
55 |
+
default_idx = options.index(categorical_defaults[feature]) if categorical_defaults[feature] in options else 0
|
56 |
+
input_data[feature] = st.selectbox(
|
57 |
+
f'{feature}',
|
58 |
+
options,
|
59 |
+
index=default_idx,
|
60 |
+
help=f"Наиболее частое значение: {categorical_defaults[feature]}"
|
61 |
+
)
|
62 |
|
63 |
return input_data
|
64 |
|
65 |
+
# Добавим описание
|
66 |
+
st.markdown("""
|
67 |
+
## Описание
|
68 |
+
Это приложение помогает классифицировать пациентов по группам на основе введенных параметров.
|
69 |
+
|
70 |
+
### Инструкция:
|
71 |
+
1. Заполните все поля формы (установлены средние значения по умолчанию)
|
72 |
+
2. Нажмите кнопку "Выполнить классификацию"
|
73 |
+
3. Получите результат с вероятностями принадлежности к каждой группе
|
74 |
+
""")
|
75 |
+
|
76 |
# Получение данных от пользователя
|
77 |
user_input = get_user_input()
|
78 |
|
|
|
108 |
|
109 |
# Добавим вывод введенных данных для проверки
|
110 |
st.write("\nВведенные данные:")
|
111 |
+
st.write(input_df)
|
112 |
+
|
113 |
+
# Добавим информацию о модели
|
114 |
+
with st.expander("Информация о модели"):
|
115 |
+
st.write(f"Количество признаков: {len(feature_list)}")
|
116 |
+
st.write(f"Числовые признаки: {len(numeric_features)}")
|
117 |
+
st.write(f"Категориальные признаки: {len(categorical_features)}")
|