Update app.py

app.py

@@ -3,7 +3,6 @@ import joblib
 import gradio as gr
 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
 from sklearn.impute import SimpleImputer
-from PIL import Image
 
 # Modeli, encoder'ı ve imputer'ı yükleme
 logreg_model = joblib.load('logreg_model.pkl')
@@ -59,32 +58,11 @@ def fraud_detection(accountAgeDays, numItems, localTime, paymentMethod, paymentM
     logreg_prediction = logreg_model.predict(input_data)[0]
     rf_prediction = rf_model.predict(input_data)[0]
 
-    # Sonuç görsellerini belirleme ve yükleme
-    try:
-        if logreg_prediction == 0:
-            logreg_image = Image.open("sahtekarlik_degil.png")
-        else:
-            logreg_image = Image.open("sahtekarlik.png")
-    except FileNotFoundError:
-        print(f"Hata: 'sahtekarlik_degil.png' veya 'sahtekarlik.png' dosyası bulunamadı!")
-        return "Dosya Bulunamadı Hatası", "Dosya Bulunamadı Hatası"
-    except Exception as e:
-        print(f"Görsel yüklenirken bir hata oluştu: {e}")
-        return "Görsel Yükleme Hatası", "Görsel Yükleme Hatası"
+    # Sonuçları formatlama
+    logreg_result = "Normal" if logreg_prediction == 0 else "Fraud"
+    rf_result = "Normal" if rf_prediction == 0 else "Fraud"
 
-    try:
-        if rf_prediction == 0:
-            rf_image = Image.open("sahtekarlik_degil.png")
-        else:
-            rf_image = Image.open("sahtekarlik.png")
-    except FileNotFoundError:
-        print(f"Hata: 'sahtekarlik_degil.png' veya 'sahtekarlik.png' dosyası bulunamadı!")
-        return "Dosya Bulunamadı Hatası", "Dosya Bulunamadı Hatası"
-    except Exception as e:
-        print(f"Görsel yüklenirken bir hata oluştu: {e}")
-        return "Görsel Yükleme Hatası", "Görsel Yükleme Hatası"
-
-    return logreg_image, rf_image
+    return f"Logistic Regression: {logreg_result}\nRandom Forest: {rf_result}"
 
 # Gradio Arayüzünü Oluşturma
 iface = gr.Interface(
@@ -96,10 +74,7 @@ iface = gr.Interface(
         gr.Dropdown(label="Ödeme Yöntemi", choices=["creditcard", "paypal", "storecredit", "UNKNOWN"]),
         gr.Number(label="Ödeme Yöntemi Yaşı (Gün)"),
     ],
-    outputs=[
-        gr.Image(label="Logistic Regression Tahmini"),
-        gr.Image(label="Random Forest Tahmini")
-    ],
+    outputs=gr.Textbox(label="Tahmin Sonuçları"),
     title="Ödeme Sahtekarlığı Tespit Sistemi",
     description="Gerekli bilgileri girerek işlemin sahte olup olmadığını tahmin edin.",
 )