def main():
# st.title("Early Stage DM Risk Data App (DEMO)")
st.title("Diyabet Risk Tespit Aplikasyonu (DEMO)")
st.caption(
"Mevcut uygulama tanı amaçlı değildir. Teşhis için lütfen doktorunuza başvurunuz."
)
# stc.html(html_temp)
st.sidebar.image('togaylogogri.jpg')
menu = [
"Ana", "EDA-Keşfedici Veri Analizi", "ML-Makine Öğretisi", "Hakkında"
]
choice = st.sidebar.selectbox("Menu", menu)
if choice == "Ana":
st.subheader("Ana")
st.write(desc_temp)
elif choice == "EDA-Keşfedici Veri Analizi":
run_eda_app()
elif choice == "ML-Makine Öğretisi":
run_ml_app()
else:
st.subheader("Hakkında")
st.text('10-02-2021 - Togay Tunca')
def main():
#st.title("Main App")
stc.html(html_temp)
menu = ["Home", "EDA", "ML", "About"]
choice = st.sidebar.selectbox("Menu", menu)
if choice == "Home":
st.subheader("Home")
st.write("""
### Early Stage Diabetes Risk Predictor App
This dataset contains the sign and symptoms data of newly diabetic or would be diabetic patient.
#### Datasource
- https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Early+stage+diabetes+risk+prediction+dataset.
#### App Content
- EDA Section: Exploratory Data Analysis of Data
- ML Section: ML Predictor App
""")
elif choice == "EDA":
run_eda_app()
elif choice == "ML":
run_ml_app()
else:
st.subheader("About")
st.write("### Adith Sreeram - The Data Guy")
st.text("""
My ambitious dream to become a data scientist is soon to be a reality. Spending hours
looking for the most appropriate content for you never makes me tired, which will
obviously be preceded by long and passionate reading, writing, and prosperity in
sharing my wisdom brought me here.
As I am pursuing computer engineering, I build computer applications and muscles too.
I strive to use my energy in data science to make significant contributions to society by
tackling complex problems through research and cutting edge technologies.
Creative problem solver with strong interpersonal skills. Dreaming of taking the world
towards a safer and healthier future.
I love meeting people working on exciting things. If there is any suitable role for me,
don't hesitate. I am open to communication on all channels. Let's discuss.
""")
socials = ["LinkedIn", "Youtube", "Github", "GMail", "Website"]
linkedin = "http://www.linkedin.com/in/asr373"
youtube = "https://www.youtube.com/channel/UCo2uuNGUZbHyX3hmuJuraVQ?sub_confirmation=1"
github = "https://github.com/ASR373"
mail = "*****@*****.**"
website = "https://fittechie.in/"
with st.beta_expander("Links to all my Socials"):
a = st.selectbox("Socials", socials)
if a == "LinkedIn":
st.write(linkedin)
elif a == "Youtube":
st.write(youtube)
elif a == "Github":
st.write(github)
elif a == "GMail":
st.write(mail)
elif a == "Website":
st.write(website)
def main():
st.title('당뇨병 예측')
menu=['Home','Eda','Ml']
choice=st.sidebar.selectbox('Menu',menu)
if choice=='Home':
st.write('당뇨병 예측 프로그램입니다.')
elif choice=='Eda':
run_eda_app()
elif choice=='Ml':
run_ml_app()
def main():
menu = ['Home', 'EDA', 'ML', 'About']
choice = st.sidebar.selectbox('Menu', menu)
if choice == 'Home':
run_home_app()
if choice == 'EDA':
run_eda_app()
if choice == 'ML':
run_ml_app()
def main():
st.title('자동차 가격 예측')
menu = ['Home', 'EDA', 'ML']
choice = st.sidebar.selectbox('Menu', menu)
if choice == 'Home':
st.write('이 앱은 고객 데이터를 바탕으로 자동차 구매 예측을 하는 인공지능 앱입니다')
st.write('좌측 메뉴를 선택하세요')
elif choice == 'EDA':
run_eda_app()
elif choice == 'ML':
run_ml_app()
def main() :
st.title('자동차 가격 예측')
menu = [ 'Home', 'EDA', 'ML' ]
choice = st.sidebar.selectbox('Menu', menu)
if choice == 'Home' :
st.write('이 앱은 고객데이터와 자동차 구매 데이터에 대한 내용입니다.')
st.write('해당 고객의 정보를 입력하면, 얼마정도의 차를 구매 할 수 있는지를 예측하는 인공지능 앱입니다.')
st.write('왼쪽의 사이드바에서 선택하세요')
elif choice == 'EDA' :
run_eda_app()
elif choice == 'ML' :
run_ml_app()
def main():
st.title('자동차 가격 예측')
menu = ['Home', 'EDA', 'ML']
choice = st.sidebar.selectbox('Menu', menu)
if choice == 'Home':
st.write('이 앱은 자동차 예측 모델입니다.')
elif choice == 'EDA':
run_eda_app()
elif choice == 'ML':
run_ml_app()
def main():
st.title('당뇨병 예측')
# 사이드바 메뉴
menu = ['Home','EDA','ML']
choice = st.sidebar.selectbox('Menu',menu)
if choice == 'Home':
st.write('이 앱은 당뇨병을 예측 하는 앱입니다. 해당 환자의 정보를 입력하면, 당뇨병인지 아닌지를 예측하는 앱입니다.')
st.write('왼쪽의 사이드바에서 선택하세요.')
elif choice == 'EDA' :
run_eda_app()
elif choice == 'ML' :
run_ml_app()
def main():
st.title('주식 차트 보기')
#사이드바 메뉴
menu = ['Home', '원하는 차트 보기', '주식차트 예측']
choice = st.sidebar.selectbox('MENU', menu)
if choice == 'Home':
st.write('보고싶은 주식차트 보기.')
st.write('보고싶은 주식차트 예측하기')
st.write('왼쪽의 사이드바에서 선택하세요.')
elif choice == '원하는 차트 보기':
run_eda_app()
elif choice == '주식차트 예측':
run_ML_app()
def main():
st.title('자동차 가격 예측')
menu = ['Home', 'EDA', 'ML']
choice = st.sidebar.selectbox("Menu", menu)
print(choice)
if choice == 'Home':
uploaded_files = st.write(
'이 앱은 고객 데이터와 구매 데이터에 대한 내용입니다. 해당 고객의 정보를 입력하면, 얼마정도의 차를 구매할 수 있는지 예측하는 앱입니다.'
)
st.write('왼쪽의 사이드 바에서 선택하세요.')
elif choice == 'EDA':
run_eda_app()
elif choice == 'ML':
run_ml_app()
def main():
st.title('당뇨병 예측 앱 개발')
#사이드바 메뉴
menu = ['Home', 'EDA', 'ML']
choice = st.sidebar.selectbox('MENU', menu)
if choice == 'Home':
st.write(
'이 앱은 고객데이터와 당뇨병 예측 데이터에 대한 내용 입니다. 해당 고객의 정보를 입력하면, 얼마정도의 차를 구매할 수 있는지를 예측하는 앱입니다.'
)
st.write('왼쪽의 사이드바에서 선택하세요.')
elif choice == 'EDA':
run_eda_app()
elif choice == 'ML':
run_ML_app()
def main():
# st.title("Main App")
stc.html(html_temp)
menu = ["Home", "EDA", "ML", "About"]
choice = st.sidebar.selectbox("Menu", menu)
if choice == "Home":
st.subheader("Home")
# st.write(desc_temp)
st.markdown(desc_temp, unsafe_allow_html=True)
elif choice == "EDA":
run_eda_app()
elif choice == "ML":
run_ml_app()
else:
st.subheader("About")
def main():
st.title('당뇨병 판정 예측')
# 사이드바 메뉴
menu = ['Home', 'EDA', 'ML'] #'ML'
choice = st.sidebar.selectbox('메뉴', menu)
if choice == 'Home':
st.write(
'이 앱은 당뇨병 판정에 대한 데이터에 대한 내용입니다. 사람의 정보를 입력하면 당뇨병인지 아닌지를 예측하는 앱입니다.'
)
st.write('왼쪽의 사이드바에서 선택하세요.')
elif choice == 'EDA':
run_eda_app()
elif choice == 'ML':
run_ml_app()
def main():
st.set_page_config(layout='wide')
st.title('자동차 가격 예측')
menu = ['Home', 'EDA', 'ML']
choice = st.sidebar.selectbox('Menu', menu)
if choice == 'Home':
st.write(
'이 앱은 고객데이터와 자동차 구매데이터에 관한 내용입니다. 해당 고객의 정보 입력시 얼마정도의 차를 구매할 수 있는지를 예측하는 앱입니다.'
)
st.write('왼쪽의 사이드 바에서 선택하세요.')
elif choice == 'EDA':
run_eda_app()
elif choice == 'ML':
run_ml_app()
def main():
st.title('당뇨병 예측 서비스입니다.')
st.write("왼쪽 사이드바를 이용하여 메뉴를 선택하세요.")
# 사이드바 메뉴
menu = ['Home', 'EDA', 'ML']
choice = st.sidebar.selectbox('Menu', menu)
if choice == 'Home':
st.write(
'이 앱은 Pregnancies,Glucose,BloodPressure,SkinThickness,Insulin,bmi,Dpf,Age의 정보를 입력 받습니다.'
)
st.write('이 앱은 Random Forest를 이용한 예측 모델입니다. 기초 자료로만 활용해주세요.')
st.write('왼쪽의 사이드바에서 선택하세요.')
st.image('data/nurse.jpg')
elif choice == 'EDA':
run_eda_app()
elif choice == 'ML':
run_ml_app()
def main():
st.title('자동차 구매 예측')
#사이드바용 메뉴
menu = ['DataSet', 'EDA', 'ML']
choice = st.sidebar.selectbox("메뉴", menu)
if choice == 'DataSet':
st.write("다음의 데이터 셋을 이용합니다.")
df = pd.read_csv('Car_Purchasing_Data.csv')
st.dataframe(df)
elif choice == 'EDA':
run_eda_app()
elif choice == 'ML':
run_ml_app()
elif choice == 'Predictions':
model_test = model.load_model('model.h5')
new_data = ([[0, 0.36, 0.875, 0.09547739, 0.48979592]])
predicted_data = model.predict(new_data)
st.write(predicted_data)
def main():
st.title('당뇨병 예측 앱')
st.image('https://miro.medium.com/max/2625/1*INSggrGiQ1lCgU8YTsfEVw.png')
menu = ['Home', 'EDA', 'Predict', 'About']
choice = st.sidebar.selectbox('Menu', menu)
if choice == 'Home':
st.write('이 앱은 환자 데이터를 바탕으로 당뇨병을 예측하는 앱입니다.')
st.write(
"이 앱에 사용된 인공지능 예측 모델은 'over sampling - random forest'이고, 정확도는 83.5% 입니다 !"
)
st.write('왼쪽의 사이드바에서 원하시는 메뉴를 선택하세요.')
elif choice == 'EDA':
run_eda_app()
elif choice == 'Predict':
run_ml_app()
elif choice == 'About':
run_about_app()
def main():
st.title('파일 분리 앱')
menu = ['Home', 'EDA', 'ML', 'About'] # EDA는 차트 같은,ML 은 머신러닝
choice = st.sidebar.selectbox('Menu', menu)
if choice == 'Home':
st.subheader('홈 화면 입니다')
elif choice == 'EDA':
#st.subheader( 'EDA 화면 입니다' )
run_eda_app() # 라인 3에서 run_eda_app를 불러왔는데
#이건 eda_app 에있는 자료를 불러올수 잇게 한것이다
elif choice == 'ML':
#st.subheader( 'ML 화면 입니다' )
run_ml_app()
elif choice == 'About':
st.subheader('About 화면 입니다')
else:
st.subheader('프로젝트 소개 화면 입니다')
def main():
st.title('스팸메일 예측')
# 사이드바 메뉴
menu = ['Home','EDA','ML']
choice = st.sidebar.selectbox('Menu',menu)
menu2 = ['Insert','Select','Update','Delete']
choice2 = st.sidebar.selectbox("DataBase",menu2)
if not st.checkbox('RNN관련 화면을 숨기려면 체크하세요.') :
if choice == 'Home':
st.write('이 앱은 RNN을 이용하여 메일이 스팸메일인지 아닌지를 예측하는 앱니다.')
st.write('왼쪽의 사이드바에서 선택하세요.')
elif choice == 'EDA' :
run_eda_app()
elif choice == 'ML' :
run_ml_app()
DB_list = ['DB관련 화면 보기','DB관련 화면 숨기기']
select = st.radio('DB화면',DB_list)
if select == 'DB화면 보기' :
if choice2 == 'Insert' :
run_insert()
elif choice2 == 'Select' :
run_select()
elif choice2 == 'Update' :
run_update()
elif choice2 == 'Delete' :
run_delete()
def main():
st.title('당뇨병 예측')
menu = [ 'Home', 'EDA', 'ML' ]
choice = st.sidebar.selectbox('Menu', menu)
if choice == 'Home' :
st.write('이 앱은 당뇨병을 예측하는 앱입니다.')
st.write('왼쪽의 사이드바에서 선택하세요')
st.write('컬럼정보')
st.write(
'''
Pregnancies : Number of times pregnant 임신횟수
Glucose : 공복혈당 Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test
BloodPressure : Diastolic blood pressure (mm Hg)
SkinThickness : Triceps skin fold thickness (mm)
Insulin : 2-Hour serum insulin (mu U/ml)
BMI : Body mass index (weight in kg/(height in m)^2)
Diabetes pedigree function
Age (years)
COutcome : class variable (0 or 1) 268 of 768 are 1, the others are 0
'''
)
elif choice == 'EDA' :
run_eda_app()
elif choice == 'ML' :
run_ml_app()
