Update app.py

app.py

@@ -1,4 +1,36 @@
-# واجهة Gradio مع شرح للمدخلات
+import gradio as gr
+import joblib
+import numpy as np
+
+# تحميل النموذج
+model = joblib.load("my_model.pkl")
+
+# عدد الميزات المطلوبة
+NUM_FEATURES = 18
+
+# دالة التنبؤ
+def predict_from_input(text_input):
+    try:
+        # تقسيم المدخلات بفاصلة أو مسافة
+        if "," in text_input:
+            values = [float(x.strip()) for x in text_input.split(",")]
+        else:
+            values = [float(x.strip()) for x in text_input.split()]
+        
+        if len(values) != NUM_FEATURES:
+            return f"❌ يجب إدخال {NUM_FEATURES} قيمة مفصولة بفاصلة أو مسافة فقط."
+
+        arr = np.array(values).reshape(1, -1)
+        pred = model.predict(arr)[0]
+
+        if pred == 1:
+            return "✅ التنبؤ: المجموعة 1 ( حالة نشطة)"
+        else:
+            return "✅ التنبؤ: المجموعة 0 ( حالة مستقرة)"
+    except Exception as e:
+        return f"❌ حدث خطأ أثناء المعالجة: {str(e)}"
+
+# واجهة Gradio
 iface = gr.Interface(
     fn=predict_from_input,
     inputs=gr.Textbox(
@@ -8,30 +40,7 @@ iface = gr.Interface(
     ),
     outputs="text",
     title="🔍 نموذج تصنيف المرضى",
-    description="""
-💡 أدخل القيم الرقمية المرتبطة بالحالة الصحية للمريض كما يلي:
-
-1. الجنس: 0 = أنثى، 1 = ذكر  
-2. العمر (بالسنوات)  
-3. سنوات التعليم  
-4. الرضاعة الطبيعية: 0 = لا، 1 = نعم  
-5. عدد الانتكاسات  
-6. أعراض أولية متعددة: 0 = لا، 1 = نعم  
-7. عدد الأشرطة القابلة للنشاط  
-8. LLSSEP: 0 = سليم، 1 = غير طبيعي  
-9. ULSSEP: 0 = سليم، 1 = غير طبيعي  
-10. VEP: 0 = سليم، 1 = غير طبيعي  
-11. BAEP: 0 = سليم، 1 = غير طبيعي  
-12. التصوير حول البطينات: 0 = لا، 1 = نعم  
-13. التصوير تحت الخيمة: 0 = لا، 1 = نعم  
-14. التصوير القشري: 0 = لا، 1 = نعم  
-15. التصوير النخاعي: 0 = لا، 1 = نعم  
-16. EDSS الابتدائي (مثلاً 1 أو 2 أو 3)  
-17. EDSS النهائي (مثلاً 1 أو 2 أو 3)  
-18. درجة الإعاقة الأولية (عددية)
-
-⚠️ تأكد من إدخال **18 رقمًا** فقط مفصولة بمسافة أو فاصلة.
-"""
+    description="أدخل القيم الرقمية للـ 18 ميزة بالترتيب كما كانت في التدريب."
 )
 
 iface.launch()