Update app.py

app.py

@@ -2,23 +2,25 @@ import gradio as gr
 import pandas as pd
 from pycaret.classification import setup, compare_models, pull
 
+def get_columns(dosya):
+    if dosya is None:
+        return gr.update(choices=[]), gr.update(choices=[]), gr.update(choices=[])
+    data = pd.read_csv(dosya.name)
+    kolonlar = data.columns.tolist()
+    return gr.update(choices=kolonlar), gr.update(choices=kolonlar), gr.update(choices=kolonlar)
+
 def otoml_islemi(dosya, hedef_sutun, sayisal_sutunlar, kategorik_sutunlar,
                  sayisal_imputasyon, kategorik_imputasyon, normalize, remove_outliers, ignore_sutunlar):
     # Veri setini yükleyin
     data = pd.read_csv(dosya.name)
     
-    # Sütunları listeye dönüştürün
-    sayisal_sutunlar = [col.strip() for col in sayisal_sutunlar.split(',')] if sayisal_sutunlar else None
-    kategorik_sutunlar = [col.strip() for col in kategorik_sutunlar.split(',')] if kategorik_sutunlar else None
-    ignore_sutunlar = [col.strip() for col in ignore_sutunlar.split(',')] if ignore_sutunlar else None
-    
     # PyCaret kurulumunu başlatın
     s = setup(
         data,
         target=hedef_sutun,
-        numeric_features=sayisal_sutunlar,
-        categorical_features=kategorik_sutunlar,
-        ignore_features=ignore_sutunlar,
+        numeric_features=sayisal_sutunlar if sayisal_sutunlar else None,
+        categorical_features=kategorik_sutunlar if kategorik_sutunlar else None,
+        ignore_features=ignore_sutunlar if ignore_sutunlar else None,
         numeric_imputation=sayisal_imputasyon,
         categorical_imputation=kategorik_imputasyon,
         normalize=normalize,
@@ -43,10 +45,12 @@ with gr.Blocks() as demo:
         dosya = gr.File(label="Veri Seti (CSV)")
     
     with gr.Row():
-        hedef_sutun = gr.Textbox(label="Hedef Sütun Adı", placeholder="Örneğin: hedef_sutun")
-        sayisal_sutunlar = gr.Textbox(label="Sayısal Sütunlar (Virgülle Ayrılmış)", placeholder="sayisal1, sayisal2")
-        kategorik_sutunlar = gr.Textbox(label="Kategorik Sütunlar (Virgülle Ayrılmış)", placeholder="kategori1, kategori2")
-        ignore_sutunlar = gr.Textbox(label="Görmezden Gelinecek Sütunlar (Virgülle Ayrılmış)", placeholder="ignore1, ignore2")
+        hedef_sutun = gr.Dropdown(label="Hedef Sütun Adı", choices=[])
+    
+    with gr.Row():
+        sayisal_sutunlar = gr.CheckboxGroup(label="Sayısal Sütunlar", choices=[])
+        kategorik_sutunlar = gr.CheckboxGroup(label="Kategorik Sütunlar", choices=[])
+        ignore_sutunlar = gr.CheckboxGroup(label="Görmezden Gelinecek Sütunlar", choices=[])
     
     with gr.Row():
         sayisal_imputasyon = gr.Dropdown(choices=['mean', 'median', 'zero'], label="Sayısal İmputasyon Yöntemi", value='mean')
@@ -60,8 +64,14 @@ with gr.Blocks() as demo:
     
     output = gr.Dataframe(label="Model Değerlendirme Sonuçları")
     
+    dosya.change(
+        fn=get_columns,
+        inputs=dosya,
+        outputs=[hedef_sutun, sayisal_sutunlar, kategorik_sutunlar, ignore_sutunlar]
+    )
+    
     buton.click(
-        otoml_islemi, 
+        fn=otoml_islemi,
         inputs=[dosya, hedef_sutun, sayisal_sutunlar, kategorik_sutunlar,
                 sayisal_imputasyon, kategorik_imputasyon, normalize, remove_outliers, ignore_sutunlar],
         outputs=output