Update src/streamlit_app.py

src/streamlit_app.py

@@ -3,7 +3,10 @@ import pickle
 import numpy as np
 import os
 
-st.title('Kişilik Özelliklerine Göre Tahmin Modeli :bust_in_silhouette:')
+st.title('İçe Dönük (Introvert) mü Dışa Dönük (Extrovert) mü Olduğunuzu Tahmin Eden Model :bust_in_silhouette:')
+st.markdown("""
+Bu model, aşağıdaki davranışsal özelliklerinize göre sizi **introvert** (içe dönük) veya **extrovert** (dışa dönük) olarak tahmin eder.
+""")
 
 MODEL_PATH = "src/behv.pkl"  # src klasörü içindeki dosya yolu
 
@@ -16,16 +19,23 @@ if not os.path.isfile(MODEL_PATH):
 with open(MODEL_PATH, 'rb') as file:
     model, feature_names = pickle.load(file)
 
-st.header("Aşağıdaki alanları doldurun:")
+st.header("Lütfen aşağıdaki alanları doldurun:")
 
 inputs = []
-inputs.append(st.number_input('Time spent Alone (Saat)', min_value=0.0, max_value=24.0, value=1.0, step=1.0))
-inputs.append(st.number_input('Stage fear (1=Evet, 0=Hayır)', min_value=0.0, max_value=1.0, value=0.0, step=1.0))
-inputs.append(st.number_input('Social event attendance', min_value=0.0, max_value=10.0, value=1.0, step=1.0))
-inputs.append(st.number_input('Going outside', min_value=0.0, max_value=10.0, value=1.0, step=1.0))
-inputs.append(st.number_input('Drained after socializing (1=Evet, 0=Hayır)', min_value=0.0, max_value=1.0, value=0.0, step=1.0))
-inputs.append(st.number_input('Friends circle size', min_value=0.0, max_value=20.0, value=1.0, step=1.0))
-inputs.append(st.number_input('Post frequency', min_value=0.0, max_value=10.0, value=1.0, step=1.0))
+inputs.append(st.number_input('Time spent Alone (Saat)', min_value=0.0, max_value=24.0, value=1.0, step=1.0,
+                             help="Günde yalnız başına geçirdiğiniz saat ortalaması"))
+inputs.append(st.number_input('Stage fear (1=Evet, 0=Hayır)', min_value=0.0, max_value=1.0, value=0.0, step=1.0,
+                             help="Topluluk/kalabalık karşısında heyecan, çekingenlik veya korku yaşıyor musunuz?"))
+inputs.append(st.number_input('Social event attendance', min_value=0.0, max_value=10.0, value=1.0, step=1.0,
+                             help="Bir ayda katıldığınız sosyal etkinlik (toplantı, buluşma vb.) sayısı"))
+inputs.append(st.number_input('Going outside', min_value=0.0, max_value=10.0, value=1.0, step=1.0,
+                             help="Bir haftada dışarıya (ör: parka, kafeye, alışverişe) çıkma sıklığınız"))
+inputs.append(st.number_input('Drained after socializing (1=Evet, 0=Hayır)', min_value=0.0, max_value=1.0, value=0.0, step=1.0,
+                             help="Sosyalleştikten sonra kendinizi yorgun ve enerjisiz hissediyor musunuz?"))
+inputs.append(st.number_input('Friends circle size', min_value=0.0, max_value=20.0, value=1.0, step=1.0,
+                             help="Yakın arkadaş çevrenizdeki kişi sayısı"))
+inputs.append(st.number_input('Post frequency', min_value=0.0, max_value=10.0, value=1.0, step=1.0,
+                             help="Bir ayda sosyal medyada gönderi paylaşma sıklığınız"))
 
 if st.button('Tahmin Et'):
     input_array = np.array([inputs])
@@ -39,7 +49,7 @@ if st.button('Tahmin Et'):
         output = prediction
 
     # 0: Introvert, 1: Extrovert
-    label_map = {0: "Introvert", 1: "Extrovert"}
+    label_map = {0: "Introvert (İçe dönük)", 1: "Extrovert (Dışa dönük)"}
     try:
         class_idx = int(round(output))
         result = label_map.get(class_idx, f"Bilinmeyen sınıf ({output})")