Upload 3 files

app.py

@@ -0,0 +1,38 @@
+import streamlit as st
+import pickle
+import pandas as pd
+from prophet import Prophet
+from prophet.plot import plot_plotly, plot_components
+
+# Modeli yükleme fonksiyonu
+def load_model():
+    with open('prophet_model.pkl', 'rb') as f:
+        model = pickle.load(f)
+    return model
+
+# Streamlit uygulaması
+st.title("Hava Durumu Tahmini - Prophet Modeli")
+
+# Modeli yükle
+model = load_model()
+
+# Kullanıcıdan tarih aralığı girişi
+periods = st.number_input("Gelecek gün sayısını girin:", min_value=1, max_value=365, value=30)
+
+# Gelecek verileri oluştur
+future = model.make_future_dataframe(periods=periods)
+predictions = model.predict(future)
+
+# Tahminleri göster
+st.subheader("Tahmin Sonuçları")
+st.write(predictions[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']])
+
+# Tahmin sonuçlarını çiz
+st.subheader("Tahmin Grafiği")
+fig = plot_plotly(model, predictions)
+st.plotly_chart(fig)
+
+# Bileşen grafiğini çiz (matplotlib kullanarak)
+st.subheader("Bileşen Grafiği")
+components_fig = plot_components(model, predictions)
+st.pyplot(components_fig)

prophet_model.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:7b1450cb4d8ffabd8215b86d4f95673ff35cb899260cbc5e44cfbee6aa1bcd2b
+size 185138

requirements.txt

@@ -0,0 +1,9 @@
+streamlit
+tensorflow
+opencv-python
+scikit-learn
+torch
+torchvision
+matplotlib
+transformers
+sentencepiece