humidity_label = ttk.Label(window, text="Humidity:") humidity_label.grid(column=0, row=0) humidity_entry = ttk.Entry(window) humidity_entry.grid(column=1, row=0) temperature_label = ttk.Label(window, text="Temperature:") temperature_label.grid(column=0, row=1) temperature_entry = ttk.Entry(window) temperature_entry.grid(column=1, row=1) uv_intensity_label = ttk.Label(window, text="UV:") uv_intensity_label.grid(column=0, row=2) uv_intensity_entry = ttk.Entry(window) uv_intensity_entry.grid(column=1, row=2) def on_predict_click(): humidity = int(humidity_entry.get()) temperature = int(temperature_entry.get()) uv_intensity = int(uv_intensity_entry.get()) humidity, temperature, uv_intensity = scaler.fit_transform([[humidity, temperature, uv_intensity]])[0] # prediction = model.predict([[humidity, temperature, uv_intensity]])[0] # 方法一 prediction = clf.predict([[humidity, temperature, uv_intensity]])[0] # 方法二 result_entry.delete(0, tk.END) result_entry.insert(0, prediction) predict_button = ttk.Button(window, text="Predict", command=on_predict_click) predict_button.grid(column=0, row=3) result_label = ttk.Label(window, text="Sunburn Level: ") result_label.grid(column=1, row=3) result_entry = ttk.Entry(window) result_entry.grid(column=2, row=3)

这段代码是一个简单的界面程序，其中包含三个输入框（湿度、温度、紫外线强度）和一个输出框（晒伤等级）。用户可以输入三个参数，然后点击“预测”按钮，程序会根据输入的参数来预测晒伤等级，并将结果显示在输出框中。

该程序使用了 ttk 模块来创建界面元素，其中包括标签（Label）、输入框（Entry）、按钮（Button）等。在点击“预测”按钮后，程序会调用 on_predict_click() 函数来进行预测。其中，程序会将输入的三个参数进行归一化处理（使用 scaler.fit_transform() 方法），然后根据这三个参数来预测晒伤等级。这里提供了两种方法来进行预测，分别是使用 model.predict() 方法和 clf.predict() 方法。最后，程序会将预测结果显示在输出框中。

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def on_predict_click(): humidity = int(humidity_entry.get()) temperature = int(temperature_entry.get()) uv_intensity = int(uv_intensity_entry.get()) humidity, temperature, uv_intensity = scaler.fit_transform([[humidity, temperature, uv_intensity]])[0] # prediction = model.predict([[humidity, temperature, uv_intensity]])[0] # 方法一 prediction = clf.predict([[humidity, temperature, uv_intensity]])[0] # 方法二 result_entry.delete(0, tk.END) result_entry.insert(0, prediction) predict_button = ttk.Button(window, text="Predict", command=on_predict_click) predict_button.grid(column=0, row=3) result_label = ttk.Label(window, text="Sunburn Level: ") result_label.grid(column=1, row=3) result_entry = ttk.Entry(window) result_entry.grid(column=2, row=3)

这段代码是一个简单的机器学习模型的前端界面，可以输入三个特征值，然后使用预训练好的模型对这些值进行预测，并将结果显示在界面上。其中 `humidity_entry`、`temperature_entry` 和 `uv_intensity_entry` 是用来输入三个特征值的文本框，`result_entry` 是用来显示预测结果的文本框，`predict_button` 是用来触发预测的按钮。在 `on_predict_click` 函数中，先将输入的三个特征值进行归一化处理，然后使用预训练好的模型进行预测，并将结果显示在 `result_entry` 文本框中。其中使用了两种不同的预测方法，分别是 `model.predict()` 和 `clf.predict()`，可能是因为使用了不同的模型或者不同的预处理方法。

def on_collect_data_click(): humidity, temperature, uv_intensity = get_sensor_data() humidity_entry.delete(0, tk.END) humidity_entry.insert(0, str(humidity)) temperature_entry.delete(0, tk.END) temperature_entry.insert(0, str(temperature)) uv_intensity_entry.delete(0, tk.END) uv_intensity_entry.insert(0, str(uv_intensity)) collect_data_button = ttk.Button(window, text="Collect Data", command=on_collect_data_click) collect_data_button.grid(column=0, row=4)

这段代码是一个GUI界面上的一个按钮，点击它会调用`on_collect_data_click()`函数，该函数会获取传感器数据并将其显示在界面上。具体来说，`get_sensor_data()`函数获取传感器数据，然后将其分别插入到三个文本框中，分别显示湿度、温度和紫外线强度的数值。`ttk.Button()`用于创建一个按钮，其中`text`参数指定按钮上显示的文本，`command`参数指定点击按钮后执行的函数。`grid()`方法用于将按钮放置在GUI界面的第0列第4行位置。