Update app.py

app.py

@@ -44,26 +44,6 @@ st.markdown("""
     .small-font {
         font-size: 0.8rem;
     }
-    @media (max-width: 768px) {
-        /* Основной контейнер */
-        .main .block-container {
-            padding: 1rem;
-        }
-        /* Карточки примеров */
-        .metric-card {
-            margin: 1rem 0;
-            padding: 0.5rem;
-            background-color: #f0f2f6;
-        }
-        /* Колонки: одна под другой */
-        .stColumns > div {
-            width: 100% !important;
-        }
-        /* Текст и элементы */
-        .stNumberInput input, .stSelectbox select {
-            width: 100%;
-        }
-    }
     </style>
     """, unsafe_allow_html=True)
 
@@ -208,60 +188,29 @@ def create_example_card(title, description, values, key):
         if st.button('Применить этот пример', key=key):
             st.session_state['current_example'] = values
 
-if st.session_state.get('is_mobile', False):  # Если мобильное устройство
-    for key, example in example_cases.items():
-        create_example_card(
-            example['title'],
-            example['description'],
-            example['values'],
-            f'example_{key}'
-        )
-else:  # Для десктопа
-    col1, col2, col3 = st.columns(3)
-    with col1:
-        create_example_card(
-            example_cases['контр']['title'],
-            example_cases['контр']['description'],
-            example_cases['контр']['values'],
-            'example_control'
-        )
-    with col2:
-        create_example_card(
-            example_cases['топирамат']['title'],
-            example_cases['топирамат']['description'],
-            example_cases['топирамат']['values'],
-            'example_topirama'
-        )
-    with col3:
-        create_example_card(
-            example_cases['леветирацетам']['title'],
-            example_cases['леветирацетам']['description'],
-            example_cases['леветирацетам']['values'],
-            'example_levetiracetam'
-        )
-# with col1:
-#     create_example_card(
-#         example_cases['контр']['title'],
-#         example_cases['контр']['description'],
-#         example_cases['контр']['values'],
-#         'example_control'
-#     )
+with col1:
+    create_example_card(
+        example_cases['контр']['title'],
+        example_cases['контр']['description'],
+        example_cases['контр']['values'],
+        'example_control'
+    )
 
-# with col2:
-#     create_example_card(
-#         example_cases['топирамат']['title'],
-#         example_cases['топирамат']['description'],
-#         example_cases['топирамат']['values'],
-#         'example_topirama'
-#     )
+with col2:
+    create_example_card(
+        example_cases['топирамат']['title'],
+        example_cases['топирамат']['description'],
+        example_cases['топирамат']['values'],
+        'example_topirama'
+    )
 
-# with col3:
-#     create_example_card(
-#         example_cases['леветирацетам']['title'],
-#         example_cases['леветирацетам']['description'],
-#         example_cases['леветирацетам']['values'],
-#         'example_levetiracetam'
-#     )
+with col3:
+    create_example_card(
+        example_cases['леветирацетам']['title'],
+        example_cases['леветирацетам']['description'],
+        example_cases['леветирацетам']['values'],
+        'example_levetiracetam'
+    )
 
 # # Описание в основной части
 # with st.container():
@@ -282,47 +231,12 @@ else:  # Для десктопа
 
 # Боковая панель для ввода данных
 with st.sidebar:
-    st.markdown("""
-    <style>
-    @media (max-width: 768px) {
-        div[data-testid="stSidebarNav"] {
-            width: 100% !important;
-        }
-    }
-    </style>
-""", unsafe_allow_html=True)
     st.header('Ввод данных')
     
     # Создаем вкладки для разных типов параметров
     tab1, tab2 = st.tabs(["📊 Непрерывные", "📋 Категориальные"])
     
     input_data = {}
-    # Кнопка классификации
-    if st.button('Выполнить классификацию', use_container_width=True):
-        with st.spinner('Выполняется классификация...'):
-            # Преобразование входных данных
-            input_df = pd.DataFrame([input_data])
-            
-            # One-hot encoding для категориальных признаков
-            input_df_encoded = pd.get_dummies(input_df, columns=categorical_features)
-            
-            # Масштабирование числовых признаков
-            if numeric_features:
-                input_df_encoded[numeric_features] = scaler.transform(input_df_encoded[numeric_features])
-            
-            # Убедитесь, что все необходимые столбцы присутствуют
-            for col in feature_list:
-                if col not in input_df_encoded.columns:
-                    input_df_encoded[col] = 0
-            
-            X_pred = input_df_encoded[feature_list]
-            prediction = model.predict(X_pred)
-            probabilities = model.predict_proba(X_pred)[0]
-            
-            # Сохраняем результаты в session state
-            st.session_state['prediction'] = prediction[0]
-            st.session_state['probabilities'] = probabilities
-            st.session_state['input_data'] = input_df
     
     # Получаем значения из примера, если он выбран
     current_example = st.session_state.get('current_example', {})
@@ -385,32 +299,32 @@ with st.sidebar:
                         help=f"Типичное: {categorical_defaults[feature]}"
                     )
     
-    # # Кнопка классификации
-    # if st.button('Выполнить классификацию', use_container_width=True):
-    #     with st.spinner('Выполняется классификация...'):
-    #         # Преобразование входных данных
-    #         input_df = pd.DataFrame([input_data])
+    # Кнопка классификации
+    if st.button('Выполнить классификацию', use_container_width=True):
+        with st.spinner('Выполняется классификация...'):
+            # Преобразование входных данных
+            input_df = pd.DataFrame([input_data])
             
-    #         # One-hot encoding для категориальных признаков
-    #         input_df_encoded = pd.get_dummies(input_df, columns=categorical_features)
+            # One-hot encoding для категориальных признаков
+            input_df_encoded = pd.get_dummies(input_df, columns=categorical_features)
             
-    #         # Масштабирование числовых признаков
-    #         if numeric_features:
-    #             input_df_encoded[numeric_features] = scaler.transform(input_df_encoded[numeric_features])
+            # Масштабирование числовых признаков
+            if numeric_features:
+                input_df_encoded[numeric_features] = scaler.transform(input_df_encoded[numeric_features])
             
-    #         # Убедитесь, что все необходимые столбцы присутствуют
-    #         for col in feature_list:
-    #             if col not in input_df_encoded.columns:
-    #                 input_df_encoded[col] = 0
+            # Убедитесь, что все необходимые столбцы присутствуют
+            for col in feature_list:
+                if col not in input_df_encoded.columns:
+                    input_df_encoded[col] = 0
             
-    #         X_pred = input_df_encoded[feature_list]
-    #         prediction = model.predict(X_pred)
-    #         probabilities = model.predict_proba(X_pred)[0]
+            X_pred = input_df_encoded[feature_list]
+            prediction = model.predict(X_pred)
+            probabilities = model.predict_proba(X_pred)[0]
             
-    #         # Сохраняем результаты в session state
-    #         st.session_state['prediction'] = prediction[0]
-    #         st.session_state['probabilities'] = probabilities
-    #         st.session_state['input_data'] = input_df
+            # Сохраняем результаты в session state
+            st.session_state['prediction'] = prediction[0]
+            st.session_state['probabilities'] = probabilities
+            st.session_state['input_data'] = input_df
 
 # Отображение результатов в основной части
 if 'prediction' in st.session_state: