Create main.py

main.py

@@ -0,0 +1,26 @@
+import streamlit as st
+from joblib import load
+from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
+
+# Загрузка сохраненной модели
+clf = load('my_model_filename.joblib')
+
+# Можно также загрузить и другие инструменты, если они были сохранены (например, TF-IDF векторизатор)
+# vectorizer = load('vectorizer_filename.joblib')
+
+# Запуск приложения
+def main():
+    st.title("Модель классификации отзывов")
+    
+    # Ввод текста
+    user_input = st.text_area("Введите текст отзыва:")
+    
+    if st.button("Классифицировать"):
+        # Векторизация текста (если вы использовали TF-IDF или другой векторизатор)
+        # user_input_vec = vectorizer.transform([user_input])
+        # Прогноз модели
+        prediction = clf.predict(user_input)  # Используйте user_input_vec вместо user_input, если текст нужно векторизировать
+        st.write(f"Прогнозируемый класс: {prediction[0]}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()