Update app.py

app.py

@@ -21,6 +21,7 @@ def load_model():
 model, scaler, data = load_model()
 feature_list = data['features']
 categorical_features = data['categorical_features']
+numeric_features = data['numeric_features']
 categorical_options = data['categorical_options']
 group_names = data['group_names']
 
@@ -33,7 +34,7 @@ def get_user_input():
     # Числовые признаки
     st.subheader('Числовые параметры')
     for feature in feature_list:
-        if feature not in categorical_features:
+        if feature in numeric_features:
             input_data[feature] = st.number_input(f'{feature}', value=0.0)
     
     # Категориальные признаки
@@ -55,18 +56,19 @@ if st.button('Выполнить классификацию'):
     # One-hot encoding для категориальных признаков
     input_df_encoded = pd.get_dummies(input_df, columns=categorical_features)
     
+    # Масштабирование числовых признаков
+    if numeric_features:
+        input_df_encoded[numeric_features] = scaler.transform(input_df_encoded[numeric_features])
+    
     # Убедитесь, что все необходимые столбцы присутствуют
     for col in feature_list:
         if col not in input_df_encoded.columns:
             input_df_encoded[col] = 0
     
-    # Масштабирование числовых признаков
-    numeric_cols = [col for col in feature_list if col not in categorical_features]
-    input_df_encoded[numeric_cols] = scaler.transform(input_df_encoded[numeric_cols])
-    
     # Получение предсказания
-    prediction = model.predict(input_df_encoded[feature_list])
-    probabilities = model.predict_proba(input_df_encoded[feature_list])[0]
+    X_pred = input_df_encoded[feature_list]
+    prediction = model.predict(X_pred)
+    probabilities = model.predict_proba(X_pred)[0]
     
     # Отображение результата
     st.success(f'Предсказанная группа: {group_names[str(prediction[0])]}')
@@ -74,4 +76,8 @@ if st.button('Выполнить классификацию'):
     # Вывод вероятностей
     st.write('Вероятности для каждой группы:')
     for i, prob in enumerate(probabilities):
-        st.write(f'{group_names[str(i)]}: {prob:.2f}')
+        st.write(f'{group_names[str(i)]}: {prob:.2f}')
+
+    # Добавим вывод введенных данных для проверки
+    st.write("\nВведенные данные:")
+    st.write(input_df)