Initial commit

app.py

@@ -0,0 +1,39 @@
+import gradio as gr
+import pandas as pd
+import numpy as np
+from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
+
+# 示例：加载模型（这里用随机森林作为示例）
+def load_model():
+    # 这里可以替换为你的模型加载逻辑
+    model = RandomForestClassifier()
+    # 假设我们有一些示例数据
+    X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
+    y = np.array([0, 1, 0])
+    model.fit(X, y)
+    return model
+
+model = load_model()
+
+# 定义预测函数
+def predict(price, sales, shop_rating):
+    # 将输入转换为模型需要的格式
+    input_data = np.array([[price, sales, shop_rating]])
+    prediction = model.predict(input_data)
+    return "爆款潜力高" if prediction[0] == 1 else "爆款潜力低"
+
+# 创建 Gradio 界面
+interface = gr.Interface(
+    fn=predict,
+    inputs=[
+        gr.Number(label="价格"),
+        gr.Number(label="销量"),
+        gr.Number(label="店铺评分"),
+    ],
+    outputs=gr.Textbox(label="预测结果"),
+    title="爆款商品预测",
+    description="输入商品的价格、销量和店铺评分，预测是否有爆款潜力。",
+)
+
+# 启动应用
+interface.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+gradio
+numpy
+pandas
+scikit-learn