Upload app.py

app.py

@@ -1,9 +1,11 @@
+import numpy as np
 import streamlit as st
 import pickle
-import numpy as np
 
+# تحميل النموذج
 model = pickle.load(open("heart_disease_model.pkl", "rb"))
 
+# واجهة المستخدم
 st.title("Heart Disease Prediction App")
 
 age = st.number_input("Enter Age", min_value=0, max_value=120)
@@ -20,10 +22,12 @@ slope = st.selectbox("Slope of the Peak Exercise ST Segment", options=[1, 2, 3])
 ca = st.selectbox("Number of Major Vessels Colored by Fluoroscopy", options=[0, 1, 2, 3])
 thalassemia = st.selectbox("Thalassemia", options=[3, 6, 7])
 
+# عند الضغط على الزر، يتم التنبؤ
 if st.button("Predict"):
+    # تحويل المدخلات للمصفوفة المناسبة للتنبؤ
     input_data = [
         age,
-        1 if sex == "Male" else 0,
+        1 if sex == "Male" else 0,  # تحويل الجنس إلى رقم (ذكر = 1، أنثى = 0)
         chest_pain,
         blood_pressure,
         cholesterol,
@@ -37,12 +41,15 @@ if st.button("Predict"):
         thalassemia
     ]
     
-    # تحويل البيانات إلى مصفوفة ثنائية الأبعاد
-    input_data_reshape = np.asarray(input_data).reshape(1, -1)
+    # تحويل البيانات إلى مصفوفة numpy
+    input_data_as_numpy_array = np.asarray(input_data)
     
-    # التنبؤ
+    # إعادة تشكيل البيانات لتناسب التنبؤ (1 صف و 13 عمود)
+    input_data_reshape = input_data_as_numpy_array.reshape(1, -1)
+    
+    # التنبؤ باستخدام النموذج
     prediction = model.predict(input_data_reshape)
     
+    # عرض النتيجة
     prediction_text = "Heart Disease Detected" if prediction[0] == 1 else "No Heart Disease Detected"
-    
     st.write(f"Prediction: {prediction_text}")