Update app.py

app.py

@@ -74,12 +74,7 @@ for name, model in models.items():
     print('\n')
 
 def load_model_and_data():
-    # Ici vous chargeriez votre modèle et données
-    # Pour l'exemple, on suppose qu'ils sont disponibles comme:
-    # model = loaded_model
-    # X = loaded_X
-    # y = loaded_y
-    # feature_names = X.columns
+
     model = models['Decision Tree']
     data = pd.read_csv('exported_named_train_good.csv')
     X = data.drop("Target", axis=1)
@@ -95,6 +90,7 @@ from sklearn.tree import plot_tree, export_text
 import seaborn as sns
 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
 from dtreeviz import trees
+from dtreeviz.trees import dtreeviz
 
 
 def app():
@@ -153,7 +149,7 @@ def app():
             st.text(tree_text)
         else:
             # Création de la visualisation dtreeviz
-            viz = trees.dtreeviz(
+            viz = dtreeviz(
                 model,
                 X,
                 y,