Update app.py

app.py

@@ -4,67 +4,69 @@ import pandas as pd
 
 # โหลดโมเดลที่บันทึกไว้
 model = joblib.load('logistic_regression_model.pkl')
-
-# ฟังก์ชันสำหรับรับข้อมูลจากผู้ใช้
-def get_input():
-    # ใช้ Streamlit widgets เพื่อรับข้อมูลจากผู้ใช้
-    child = st.number_input("Enter child value", min_value=0.0, step=0.1)
-    hct = st.number_input("Enter hct value", min_value=0.0, step=0.1)
-    inr = st.number_input("Enter inr value", min_value=0.0, step=0.1)
-    alb = st.number_input("Enter alb value", min_value=0.0, step=0.1)
-    tb = st.number_input("Enter tb value", min_value=0.0, step=0.1)
-    ascites = st.selectbox("Enter ascites value", options=[0, 1])
-    hepencep = st.selectbox("Enter hepencep value", options=[0, 1])
-    bclcstage = st.number_input("Enter bclcstage value", min_value=0, step=1)
-    sen = st.number_input("Enter sen value", min_value=0, step=1)
-    active = st.selectbox("Enter active value", options=[0, 1])
-    pvinvade = st.selectbox("Enter pvinvade value", options=[0, 1])
-    hvivcinvade = st.selectbox("Enter hvivcinvade value", options=[0, 1])
-    treat_embolize = st.selectbox("Enter treat_embolize value", options=[0, 1])
-    treat_surgery = st.selectbox("Enter treat_surgery value", options=[0, 1])
-    sex_male = st.selectbox("Enter sex_male value", options=[0, 1])
-    shock_Shock = st.selectbox("Enter shock_Shock value", options=[0, 1])
-    loctumor_left_lobe = st.selectbox("Enter loctumor_left_lobe value", options=[0, 1])
-    locbleed_left_lobe = st.selectbox("Enter locbleed_left_lobe value", options=[0, 1])
-    locbleed_right_lobe = st.selectbox("Enter locbleed_right_lobe value", options=[0, 1])
-
-    # สร้าง DataFrame จากข้อมูลที่กรอก
-    input_data = {
-        "child": [child],
-        "hct": [hct],
-        "inr": [inr],
-        "alb": [alb],
-        "tb": [tb],
-        "ascites": [ascites],
-        "hepencep": [hepencep],
-        "bclcstage": [bclcstage],
-        "sen": [sen],
-        "active": [active],
-        "pvinvade": [pvinvade],
-        "hvivcinvade": [hvivcinvade],
-        "treat_embolize": [treat_embolize],
-        "treat_surgery": [treat_surgery],
-        "sex_male": [sex_male],
-        "shock_Shock": [shock_Shock],
-        "loctumor_left_lobe": [loctumor_left_lobe],
-        "locbleed_left_lobe": [locbleed_left_lobe],
-        "locbleed_right_lobe": [locbleed_right_lobe]
-    }
+def main():
+    # ฟังก์ชันสำหรับรับข้อมูลจากผู้ใช้
+    def get_input():
+        # ใช้ Streamlit widgets เพื่อรับข้อมูลจากผู้ใช้
+        child = st.number_input("Enter child value", min_value=0.0, step=0.1)
+        hct = st.number_input("Enter hct value", min_value=0.0, step=0.1)
+        inr = st.number_input("Enter inr value", min_value=0.0, step=0.1)
+        alb = st.number_input("Enter alb value", min_value=0.0, step=0.1)
+        tb = st.number_input("Enter tb value", min_value=0.0, step=0.1)
+        ascites = st.selectbox("Enter ascites value", options=[0, 1])
+        hepencep = st.selectbox("Enter hepencep value", options=[0, 1])
+        bclcstage = st.number_input("Enter bclcstage value", min_value=0, step=1)
+        sen = st.number_input("Enter sen value", min_value=0, step=1)
+        active = st.selectbox("Enter active value", options=[0, 1])
+        pvinvade = st.selectbox("Enter pvinvade value", options=[0, 1])
+        hvivcinvade = st.selectbox("Enter hvivcinvade value", options=[0, 1])
+        treat_embolize = st.selectbox("Enter treat_embolize value", options=[0, 1])
+        treat_surgery = st.selectbox("Enter treat_surgery value", options=[0, 1])
+        sex_male = st.selectbox("Enter sex_male value", options=[0, 1])
+        shock_Shock = st.selectbox("Enter shock_Shock value", options=[0, 1])
+        loctumor_left_lobe = st.selectbox("Enter loctumor_left_lobe value", options=[0, 1])
+        locbleed_left_lobe = st.selectbox("Enter locbleed_left_lobe value", options=[0, 1])
+        locbleed_right_lobe = st.selectbox("Enter locbleed_right_lobe value", options=[0, 1])
     
-    return pd.DataFrame(input_data)
-
-# ส่วนของ UI ใน Streamlit
-st.title('Logistic Regression Model for Prediction')
-st.write('กรุณากรอกข้อมูลเพื่อทำนายผล')
-
-# รับข้อมูลจากผู้ใช้
-input_data = get_input()
-
-# ปุ่มสำหรับทำนายผล
-if st.button("Predict"):
-    # ทำนายผล
-    prediction = model.predict(input_data)
-
-    # แสดงผลลัพธ์
-    st.write(f"Prediction Result: {int(prediction[0])}")
+        # สร้าง DataFrame จากข้อมูลที่กรอก
+        input_data = {
+            "child": [child],
+            "hct": [hct],
+            "inr": [inr],
+            "alb": [alb],
+            "tb": [tb],
+            "ascites": [ascites],
+            "hepencep": [hepencep],
+            "bclcstage": [bclcstage],
+            "sen": [sen],
+            "active": [active],
+            "pvinvade": [pvinvade],
+            "hvivcinvade": [hvivcinvade],
+            "treat_embolize": [treat_embolize],
+            "treat_surgery": [treat_surgery],
+            "sex_male": [sex_male],
+            "shock_Shock": [shock_Shock],
+            "loctumor_left_lobe": [loctumor_left_lobe],
+            "locbleed_left_lobe": [locbleed_left_lobe],
+            "locbleed_right_lobe": [locbleed_right_lobe]
+        }
+        
+        return pd.DataFrame(input_data)
+    
+    # ส่วนของ UI ใน Streamlit
+    st.title('Logistic Regression Model for Prediction')
+    st.write('กรุณากรอกข้อมูลเพื่อทำนายผล')
+    
+    # รับข้อมูลจากผู้ใช้
+    input_data = get_input()
+    
+    # ปุ่มสำหรับทำนายผล
+    if st.button("Predict"):
+        # ทำนายผล
+        prediction = model.predict(input_data)
+    
+        # แสดงผลลัพธ์
+        st.write(f"Prediction Result: {int(prediction[0])}")
 
+if __name__=='__main__':
+    main()