app.py

import gradio as gr
import joblib

# 加载训练好的模型
model = joblib.load('lottery_predictor_model.pkl')  # 这里假设你已经训练好并保存了模型

# 定义预测函数
def predict(lottery_period, date):
    # 将期号和日期转化为模型需要的特征（这只是一个示例，实际中你需要处理数据）
    features = [lottery_period, date]
    prediction = model.predict([features])  # 使用模型进行预测
    return f"Predicted numbers for {lottery_period} on {date} are: {prediction}"

# 创建 Gradio 接口
demo = gr.Interface(fn=predict, 
                    inputs=[gr.Textbox(label="Lottery Period"), gr.Textbox(label="Date")],
                    outputs="text")

# 启动界面
demo.launch()