Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,105 @@
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+import gradio as gr
+from huggingface_hub import hf_hub_download
+
+
+# Импорт датасета
+column_names = [
+        'Продольное положение центра плавучести',
+        'Призматический коэффициент', 
+        'Отношение длины к водоизмещению', 
+        'Отношение осадки к балке',
+        'Отношение длины к балке',
+        'Число Фруда',
+        'Остаточное сопротивление на единицу водоизмещения'
+        ]
+
+dataset = pd.read_csv(r'yacht_hydrodynamics.csv', encoding='utf8', sep = ' ', names = column_names)
+
+
+X = dataset.iloc[:, :-1].values
+y = dataset.iloc[:, 6].values
+from sklearn.impute import SimpleImputer
+imputer = SimpleImputer(missing_values = np.nan, strategy = 'mean')
+X[:, [1]] = imputer.fit_transform(X[:, [1]])
+
+
+# Разделение данных на обучающий и тестовый наборы
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.25,
+                                                    random_state = 0)
+
+
+# Подгонка обучающего набора к регрессору
+from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
+rfr_model = RandomForestRegressor()
+rfr_model.fit(X_train, y_train)
+
+
+num_features = X_train.shape[1]
+
+
+model = RandomForestRegressor()
+model.fit(X_train, y_train)
+
+
+# Объявление глобальных переменных
+продольное_положение_центра_плавучести = None
+призматический_коэффициент = None
+отношение_длины_к_водоизмещению= None
+отношение_осадки_к_балке = None
+отношение_длины_к_балке = None
+число_Фруда = None
+
+
+# Функция предсказания
+def predict(Продольное_положение_центра_плавучести,
+        Призматический_коэффициент, 
+        Отношение_длины_к_водоизмещению, 
+        Отношение_осадки_к_балке,
+        Отношение_длины_к_балке,
+        Число_Фруда):
+
+    global продольное_положение_центра_плавучести
+    global призматический_коэффициент
+    global отношение_длины_к_водоизмещению
+    global отношение_осадки_к_балке
+    global отношение_длины_к_балке
+    global число_Фруда
+
+
+    продольное_положение_центра_плавучести = Продольное_положение_центра_плавучести
+    призматический_коэффициент = Призматический_коэффициент
+    отношение_длины_к_водоизмещению = Отношение_длины_к_водоизмещению
+    отношение_осадки_к_балке = Отношение_осадки_к_балке
+    отношение_длины_к_балке = Отношение_длины_к_балке
+    число_Фруда = Число_Фруда
+    
+
+    user_features = []
+    user_features.append(продольное_положение_центра_плавучести)
+    user_features.append(призматический_коэффициент)
+    user_features.append(отношение_длины_к_водоизмещению)
+    user_features.append(отношение_осадки_к_балке)
+    user_features.append(отношение_длины_к_балке)
+    user_features.append(число_Фруда)
+    input_data = np.array([user_features])
+    return f"Остаточное сопротивление: {model.predict(input_data)[0]}"
+
+
+#Создание интерфейса Gradio
+interface = gr.Interface(
+    fn= predict,
+    inputs=[gr.Textbox(label="Продольное положение центра плавучести"), 
+            gr.Textbox(label="Призматический коэффициент"),
+            gr.Textbox(label="Отношение длины к водоизмещению"), 
+            gr.Textbox(label="Отношение осадки к балке"),
+            gr.Textbox(label="Отношение длины к балке"),
+            gr.Textbox(label="Число Фруда"),
+           ],
+    outputs=["text"],
+)
+
+interface.launch()