app.py

import gradio as gr
import pickle
import pandas as pd

# Model ve vectorizer birlikte yükleniyor
with open("model.pkl", "rb") as f:
    vectorizer, model = pickle.load(f)   # tuple açıldı

# Kullanıcıdan input alıp fiyat tahmini yapacak fonksiyon
def tahmin(seri, model_adi):
    try:
        # Kullanıcı girdisi
        text = seri + " " + model_adi

        # Text'i vectorizer ile dönüştür
        X = vectorizer.transform([text])

        # Model ile tahmin yap
        fiyat = model.predict(X)[0]

        return f"🚗 {seri} {model_adi} için tahmini fiyat: {int(fiyat):,} TL"

    except Exception as e:
        return f"Hata: {e}"

# Gradio arayüzü
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# 💬 Mercedes Fiyat Tahmin Aracı")
    gr.Markdown("Bir Mercedes serisi ve model adı girerek tahmini fiyatı öğrenebilirsin.")

    with gr.Row():
        seri = gr.Textbox(label="Seri", placeholder="Örn: A-Serisi")
        model_adi = gr.Textbox(label="Model", placeholder="Örn: A 200 AMG Hatchback")

    btn = gr.Button("Tahmin Et 🚀")
    output = gr.Textbox(label="Tahmini Fiyat")

    btn.click(fn=tahmin, inputs=[seri, model_adi], outputs=output)

# Space çalıştır
if __name__ == "__main__":
    demo.launch()