Update app.py

app.py

@@ -10,10 +10,6 @@ final_model.load_model('Model/best_model.cbm')
 # Загрузка данных для предобработки
 df = pd.read_csv('Dataset/car_data.txt', sep=',')
 
-# Получаем уникальные бренды и их модели
-unique_brands = df['brand'].unique()
-brand_model_mapping = {brand: df[df['brand'] == brand]['model'].unique() for brand in unique_brands}
-
 # Заголовок приложения
 st.title("Прогнозирование цены автомобиля")
 
@@ -24,8 +20,8 @@ inputs = {}
 unique_brands = df['brand'].unique()
 selected_brand = st.selectbox("Выберите бренд авто", unique_brands)
 
-# Выбор модели в зависимости от бренда
-selected_model = st.selectbox("Выберите модель авто", df[df['brand'] == selected_brand]['model'].unique())
+# Выбор модели
+selected_model = st.text_input("Введите модель авто")
 
 inputs['brand'] = selected_brand
 inputs['model'] = selected_model
@@ -43,7 +39,7 @@ for column in df.columns:
         if column in numerical_columns:
             inputs[column] = st.number_input(f"Введите значение для {column}")
         elif column in categorical_columns:
-            inputs[column] = st.selectbox(f"Выберите значение для {column}", df[column].unique())
+            inputs[column] = st.text_input(f"Введите значение для {column}")
 
 # Кнопка для запуска предсказания
 if st.button("Предсказать цену"):