Upload 3 files

app.py

@@ -0,0 +1,46 @@
+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(
+        label="🧾 أدخل 18 قيمة مفصولة بفاصلة أو مسافة",
+        placeholder="مثال: 1, 30, 12, 1, 0, 1, 2, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 2, 2",
+        lines=2
+    ),
+    outputs="text",
+    title="🔍 نموذج تصنيف المرضى",
+    description="أدخل القيم الرقمية للـ 18 ميزة بالترتيب كما كانت في التدريب."
+)
+
+iface.launch()

my_model.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:53727c4cbc5b9c44a6a1895cac2660d73e655b6cacaaab9e350ba31f3bfcb930
+size 752601

requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+gradio
+scikit-learn
+numpy
+joblib