Upload 3 files

app.py

@@ -0,0 +1,37 @@
+import streamlit as st
+import joblib
+import pandas as pd
+import statsmodels.api as sm
+
+# Modeli yükle
+model = joblib.load('sarimax_model.pkl')
+
+# Verilerinizi yükleyin (tarih sütunu adını doğru bir şekilde değiştirin)
+data = pd.read_csv('Thecleverprogrammer.csv', parse_dates=['Date'], index_col='Date')
+
+# Modelin özetini göster
+st.title('SARIMAX Model Özeti')
+st.write(model.summary())
+
+# Tahmin yapmak için bir fonksiyon oluşturun
+def predict_views(model, data, steps=5):
+    last_date = data.index[-1]  # Son tarih
+    print("Last Date:", last_date)  # Hata ayıklama için
+    print("Type of Last Date:", type(last_date))  # Hata ayıklama için
+
+    # Son tarihi doğru bir şekilde kullan
+    future_dates = pd.date_range(start=last_date + pd.Timedelta(days=1), periods=steps)
+    
+    # Tahminleri yap
+    forecast = model.get_forecast(steps=steps)
+    predicted_mean = forecast.predicted_mean
+    return future_dates, predicted_mean
+
+# Streamlit UI
+steps = st.number_input('Tahmin edilecek adım sayısı', min_value=1, max_value=30, value=5)
+
+if st.button('Tahmin Et'):
+    future_dates, predictions = predict_views(model, data, steps)
+    st.write('Tahmin Edilen Görüntü Sayısı:')
+    for date, prediction in zip(future_dates, predictions):
+        st.write(f"{date.date()}: {prediction:.2f}")

requirements.txt

@@ -0,0 +1,10 @@
+streamlit
+tensorflow
+opencv-python
+scikit-learn
+torch
+torchvision
+matplotlib
+transformers
+sentencepiece
+plotly

sarimax_model.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:f2cc09a5ea6feb0981ce399c6ccad82ed7f4bec0a22120f16f5a02827adcf155
+size 448892100