Update app.py

app.py

@@ -7,15 +7,42 @@ from sklearn.metrics import accuracy_score
 from concrete.ml.sklearn import XGBClassifier as ConcreteXGBClassifier
 
 SELECTED_FEATS = [
-    "Finansal Kaldıraç", "Zmijewski Skoru", "Cari Oran", "Asit Test Oranı",
-    "Nakit Oranı", "Aktif Devir Hızı", "Duran Varlıklar / Aktif ",
-    "Altman Z-Skoru", "Brüt Kar Marjı (%)", "Özsermaye / Aktif",
-    "Kısa Vade Borç / Aktif", "ROCE Oranı", "L Model Skoru", "Net Kar Marjı",
-    "Dönen Varlıklar Devir Hızı", "Dönen Varlıklar / Aktif (%)",
-    "Esas Faaliyet Karı / Kısa Vadeli Borç", "Kısa Vade Borç / Özsermaye",
-    "Kısa Vade Borç / Toplam Borç", "Finansman Gider / Net Satış",
-    "Faaliyet Kar Marjı", "Aktif Karlılık (%)", "Stok Devir Hızı",
+    "Cari Oran",
+    "Dönen Varlıklar / Aktif (%)",
+    "Asit Test Oranı",
+    "Nakit Oranı",
+    "Aktif Karlılık (%)",
+    "Faaliyet Kar Marjı",
+    "Esas Faaliyet Kar Marjı",
+    "Brüt Kar Marjı (%)",
+    "FAVÖK Marjı (%)",
+    "Net Kar Marjı",
+    "Özsermaye Karlılığı (%)",
+    "VAFÖK Marjı",
+    "ROCE Oranı",
+    "Finansman Gider / Net Satış",
+    "Borç Kaynak Oranı",
+    "Duran Varlıklar / Aktif ",
+    "Duran Varlıklar / Maddi Özkaynak",
+    "Esas Faaliyet Karı / Kısa Vadeli Borç",
+    "FAVÖK / Kısa Vade Borç",
+    "Net Borç / FAVÖK",
+    "Kısa Vade Borç / Aktif",
+    "Kısa Vade Borç / Dönen Varlık",
+    "Kısa Vade Borç / Özsermaye",
+    "Kısa Vade Borç / Toplam Borç",
+    "Net Satışlar / Kısa Vade Borç",
+    "Özsermaye / Aktif",
     "Özsermaye / Maddi Duran Varlıklar",
+    "Toplam Borç / Özsermaye",
+    "Aktif Devir Hızı",
+    "Alacak Devir Hızı",
+    "Dönen Varlıklar Devir Hızı",
+    "Ticari Borçlar Devir Hızı",
+    "Finansal Kaldıraç",
+    "Stok Devir Hızı",
+    "Altman Z-Skoru",
+    "Springate Skoru"
 ]
 
 def safe_div(a: pd.Series, b: pd.Series) -> pd.Series: