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  1. app.py +7 -7
app.py CHANGED
@@ -10,7 +10,7 @@ try:
10
  except FileNotFoundError:
11
  raise FileNotFoundError(f"Le fichier modèle '{model_path}' est introuvable. Vérifiez le chemin.")
12
 
13
- # Fonction de prédiction simple
14
  def predict_price(kms_driven, present_price, fuel_type, seller_type, transmission, age):
15
  # Encodage des variables catégoriques
16
  fuel_type_mapping = {"Petrol": 0, "Diesel": 1, "CNG": 2}
@@ -72,7 +72,7 @@ def predict_from_csv(file):
72
  except Exception as e:
73
  return f"Erreur lors de la prédiction : {str(e)}"
74
 
75
- # Interface Gradio pour la prédiction simple
76
  simple_input_labels = [
77
  gr.Number(label="Kms_Driven"),
78
  gr.Number(label="Present_Price"),
@@ -85,7 +85,7 @@ simple_output = gr.Number(label="Predicted Price")
85
 
86
  # Interface Gradio pour la prédiction multiple via un fichier CSV
87
  csv_input = gr.File(label="Déposez votre fichier CSV")
88
- csv_output = gr.Dataframe(label="Prédictions", headers=["Kms_Driven", "Present_Price", "Fuel_Type", "Seller_Type", "Transmission", "Age", "Predicted_Price"])
89
 
90
  # Interface combinée
91
  interface = gr.TabbedInterface(
@@ -94,18 +94,18 @@ interface = gr.TabbedInterface(
94
  fn=predict_price,
95
  inputs=simple_input_labels,
96
  outputs=simple_output,
97
- title="Car Price Prediction (Simple)",
98
  description="Prédisez le prix d'une voiture en entrant une seule série de caractéristiques.",
99
  ),
100
  gr.Interface(
101
  fn=predict_from_csv,
102
  inputs=csv_input,
103
  outputs=csv_output,
104
- title="Car Price Prediction (Multiple via CSV)",
105
- description="Déposez un fichier CSV contenant les données des voitures pour obtenir les prédictions de prix.",
106
  ),
107
  ],
108
- tab_names=["Prédiction Simple", "Prédiction Multiple"]
109
  )
110
 
111
  # Lancer l'application
 
10
  except FileNotFoundError:
11
  raise FileNotFoundError(f"Le fichier modèle '{model_path}' est introuvable. Vérifiez le chemin.")
12
 
13
+ # Fonction de prédiction unique
14
  def predict_price(kms_driven, present_price, fuel_type, seller_type, transmission, age):
15
  # Encodage des variables catégoriques
16
  fuel_type_mapping = {"Petrol": 0, "Diesel": 1, "CNG": 2}
 
72
  except Exception as e:
73
  return f"Erreur lors de la prédiction : {str(e)}"
74
 
75
+ # Interface Gradio pour la prédiction unique
76
  simple_input_labels = [
77
  gr.Number(label="Kms_Driven"),
78
  gr.Number(label="Present_Price"),
 
85
 
86
  # Interface Gradio pour la prédiction multiple via un fichier CSV
87
  csv_input = gr.File(label="Déposez votre fichier CSV")
88
+ csv_output = gr.Dataframe(label="Prédictions avec fichier CSV")
89
 
90
  # Interface combinée
91
  interface = gr.TabbedInterface(
 
94
  fn=predict_price,
95
  inputs=simple_input_labels,
96
  outputs=simple_output,
97
+ title="Car Price Prediction (Unique)",
98
  description="Prédisez le prix d'une voiture en entrant une seule série de caractéristiques.",
99
  ),
100
  gr.Interface(
101
  fn=predict_from_csv,
102
  inputs=csv_input,
103
  outputs=csv_output,
104
+ title="Car Price Prediction (Multiple)",
105
+ description="Téléversez un fichier CSV contenant les données des voitures pour obtenir les prédictions de prix.",
106
  ),
107
  ],
108
+ tab_names=["Prédiction Unique", "Prédiction Multiple"]
109
  )
110
 
111
  # Lancer l'application