Update app.py

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@@ -289,14 +289,14 @@ def outbreak(date):
     plt.plot(df_aji_ft_pre['date'], df_aji_ft_pre['audience_pred'], '*', label='predict')
     plt.title("prediction of audince")
     plt.ylabel("audience")
-    plt.xlabel("Days since Day 0")
+    plt.xlabel("date")
     return fig
 
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown(
                             """
                             # 川崎フロンターレの観客動員数の予測
-                             川崎フロンターレの等々力陸上競技場での試合の観客数を「あじ」の価格をもとに予測する。
+                             等々力陸上競技場で行われる川崎フロンターレの直近の試合の観客数を「あじ」の価格と漁獲高を使用して予測する。
                             ## 使用データ
                              * 東京卸売市場日報
                              * Football Lab 
@@ -304,6 +304,8 @@ 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。
+                            ## 特徴量
+                            予測日のあじの高値、予測日のあじの中値、予測日のあじの安値、予測日のあじの卸売数量、直前の試合の観客動員数                            
                              """
                         )
     with gr.Row():