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@@ -15,8 +15,17 @@ with open("pca_model.pkl", "rb") as f:
15
  with open("kmeans_model.pkl", "rb") as f:
16
  model_cluster = pickle.load(f)
17
 
18
- with open("lg.pkl", "rb") as f:
19
- model_diabetes = pickle.load(f)
 
 
 
 
 
 
 
 
 
20
 
21
  # Charger le dataframe (assurez-vous de mettre le bon chemin vers votre fichier)
22
  df_scaled = pd.read_csv("data.csv") # Remplacez par le chemin réel du fichier
@@ -80,11 +89,11 @@ with gr.Blocks() as app:
80
 
81
  # **Section Clustering**
82
  gr.Markdown("### Visualisation des Clusters des Réactions en Ligne")
83
-
84
  # Calculate unique clusters after PCA and prediction
85
  unique_clusters = pca_df['Cluster'].unique()
86
-
87
- cluster_selector = gr.Dropdown(["Tous"] + [str(i) for i in unique_clusters],
88
  label="Sélectionner un cluster")
89
  cluster_plot = gr.Plot()
90
 
 
15
  with open("kmeans_model.pkl", "rb") as f:
16
  model_cluster = pickle.load(f)
17
 
18
+
19
+
20
+ # Vérifie si le fichier existe et charge-le
21
+ try:
22
+ with open("lg.pkl", "rb") as f:
23
+ model_diabetes = pickle.load(f)
24
+ print("Model loaded successfully!")
25
+ except FileNotFoundError:
26
+ print("File 'lg.pkl' not found.")
27
+ except EOFError:
28
+ print("File 'lg.pkl' is empty or corrupted.")
29
 
30
  # Charger le dataframe (assurez-vous de mettre le bon chemin vers votre fichier)
31
  df_scaled = pd.read_csv("data.csv") # Remplacez par le chemin réel du fichier
 
89
 
90
  # **Section Clustering**
91
  gr.Markdown("### Visualisation des Clusters des Réactions en Ligne")
92
+
93
  # Calculate unique clusters after PCA and prediction
94
  unique_clusters = pca_df['Cluster'].unique()
95
+
96
+ cluster_selector = gr.Dropdown(["Tous"] + [str(i) for i in unique_clusters],
97
  label="Sélectionner un cluster")
98
  cluster_plot = gr.Plot()
99