Upload app.py

app.py

@@ -2,17 +2,24 @@ import gradio as gr
 import pickle
 import pandas as pd
 
-# Eğittiğin modeli yükle
+# Model ve vectorizer birlikte yükleniyor
 with open("model.pkl", "rb") as f:
-    model = pickle.load(f)
+    vectorizer, model = pickle.load(f)   # tuple açıldı
 
 # Kullanıcıdan input alıp fiyat tahmini yapacak fonksiyon
 def tahmin(seri, model_adi):
-    # Kullanıcı girdisini dataframe'e çevir
-    df = pd.DataFrame([[seri + " " + model_adi]], columns=["model"])
     try:
-        fiyat = model.predict(df["model"])[0]
+        # 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}"
 
@@ -32,4 +39,4 @@ with gr.Blocks() as demo:
 
 # Space çalıştır
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+    demo.launch()