Update app.py

app.py

@@ -1,26 +1,26 @@
 import streamlit as st
 from joblib import load
-from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
-from sklearn.preprocessing import StandardScaler
-
 clf = load('my_model_filename.pkl')
-vectorizer = TfidfVectorizer()
-scaler = StandardScaler(with_mean=False) 
+vectorizer = load('tfidf_vectorizer.pkl')
+scaler = load('scaler.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])
         sentence_vector_scaled = scaler.transform(user_input_vec)
         # Прогноз модели
-        prediction = clf.predict(sentence_vector_scaled)  # Используйте user_input_vec вместо user_input, если текст нужно векторизировать
+        prediction = clf.predict(
+            sentence_vector_scaled)  # Используйте user_input_vec вместо user_input, если текст нужно векторизировать
         st.write(f"Прогнозируемый класс: {prediction[0]}")
 
+
 if __name__ == "__main__":
     main()