Update app.py

app.py

@@ -5,17 +5,16 @@
 # İkinci el araç fiyatlarını (özelliklerine göre) tahmin eden modeller oluşturma ve MLOPs ile Hugging Face üzerinden yayımlayacağız
 
 import pandas as pd
-from sklearn.model_selection import train_test_split #veri setini bölme işlemleri
+from sklearn.model_selection import train_test_split #Veri setini bölme işlemleri
 from sklearn.linear_model import LinearRegression #Dogrusal Regresyon
 from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error #modelimizin performansını ölçmek için
 from sklearn.compose import ColumnTransformer #Sütun dönüşüm işlemleri
 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler #Kategori - Sayısal dönüşüm ve ölçeklendirme
 from sklearn.pipeline import Pipeline #Veri işleme hattı
 
-
 df=pd.read_excel("cars.xls")
-df.head()
-df.info()
+#df.head()
+#df.info()
 
 #Veri ön işleme
 X=df.drop('Price',axis=1) #Fiyat sutunu çıkar fiyata etki edenler kalsın
@@ -24,8 +23,6 @@ y=df['Price'] #tahmin edilecek sutun
 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
 
 # Veri ön işleme, standartlaştırma ve OHE işlemlerini otomatikleştiriyoruz (Standartlaştırıyoruz).Artık preprocess kullanarak kullanıcıda arayüz aracılığıyla gelen veriyi  uygun hale çevirebiliriz.
-
-
 preprocess=ColumnTransformer(
     transformers=[
         ('num', StandardScaler(),['Mileage','Cylinder','Liter','Doors']),
@@ -67,7 +64,7 @@ def price(make,model,trim,mileage,car_type,cylinder,liter,doors,cruise,sound,lea
 	return prediction
     
 st.title("II. El Araba Fiyat Tahmini :red_car: @miturkoglu96")
-st.write('Arabanın özelliklerini seçiniz')
+st.write("Arabanın özelliklerini seçin")
 make=st.selectbox("Marka",df['Make'].unique())
 model=st.selectbox("Model",df[df['Make']==make]['Model'].unique())
 trim=st.selectbox("Trim",df[(df['Make']==make) & (df['Model']==model)]['Trim'].unique())
@@ -82,10 +79,9 @@ cruise=st.radio("Hız Sabitleyici",[True,False])
 sound=st.radio("Ses Sistemi",[True,False])
 leather=st.radio("Deri döşeme",[True,False])    
 
-if st.button('Tahmin Et'):
+if st.button("Tahmin Et"):
     pred=price(make,model,trim,mileage,car_type,cylinder,liter,doors,cruise,sound,leather)
-    #st.write('Tahmini Fiyat :red_car:  $',round(pred[0],2)) #Hatalı!
-    st.write("Predicted Price :red_car:  $",round(pred[0],2))
+    st.write("Tahmini Fiyat :red_car:  $",round(pred[0],2)) #Hatalı!
     #st.write('Tahmini Fiyat :blue_car: $', round(pred, 2))