Upload 3 files

app3.py

@@ -0,0 +1,18 @@
+import streamlit as st
+import pickle
+
+#maas.pkl -> eğittiğimiz modelin kaydı
+# eğittiğimiz modeli oluşturduğumuz sitede çalıştıracağız
+
+st.title("Tecrube, Yazili ve Sozlu Sinava Gore Maas Tahmin Eden Model :heavy_dollar_sign:")
+
+model=pickle.load(open("maas.pkl", "rb"))
+tecrube = st.number_input("Tecrube", 1, 10)
+yazili = st.number_input("Yazili",1,10)
+mulakat = st.number_input("Mulakat",1,10)
+if st.button("Tahmin Et"):
+    tahmin =model.predict([[tecrube, yazili,mulakat]])
+    tahmin =round(tahmin[0],2)
+    st.success(f"Maas Tahmini:{tahmin}")
+
+# bunu yazdıktan sonra save edip terminalde ctrl+C yap ve streamlit run app3.py yazıp enterla

maas.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:92f1b8dc43ad19491c7f2cbc901419fb80ea8ab95342100156d3052ffcd8a72a
+size 582