Update app.py

app.py

@@ -202,7 +202,7 @@ d_today = datetime.date.today()
 d_tom = datetime.date.today() + datetime.timedelta(days = 1)
 d_y = datetime.date.today() + datetime.timedelta(days = -1)
 
-# 動作確認
+# 前日のあじデータ抽出
 if __name__ == "__main__":
     start_date = d_y
     end_date = d_today
@@ -255,7 +255,7 @@ def outbreak(date):
     fig = plt.figure()
     plt.plot(df_train['date_ymd'], df_train['audience'], label='original')
     plt.plot(df_aji_ft_pre['date_ymd'], df_aji_ft_pre['audience_pred'], '*', label='predict')
-    plt.title("prediction of audince")
+    plt.title(f"prediction of audince 「today prediction value : {pred}」")
     plt.ylabel("audience")
     plt.xlabel("Days")
     plt.legend()
@@ -273,6 +273,10 @@ with gr.Blocks() as demo:
                             観客動員数は雨天か否かで左右されると考えられる。そこで雨天の可能性をあじの価格を利用し表した。
                             一般的に雨天の場合、低気圧の影響で海面が上昇し漁に出ることが難しくなる。
                             そのため漁獲量が減少し、あじの価格が上昇すると考えられる。
+                            ## モデルについて
+                            モデル名：sklearn
+                            特徴量：予測日前日のあじの高値、予測日前日のあじの中値、予測日前日のあじの安値、
+                            予測日前日のあじの卸売数量、等々力競技場での川崎フロンターレの前回試合の観客数
                             ## 注意点
                             予測日前日のあじのデータがない場合はErrorとなります。
                              """