在Python中从Flask web app转换表单条目

我创建了一个flask web应用程序表单，它向用户请求值，然后将这些值用于使用pickle保存的机器学习模型中，然后根据用户值返回一个答案。我的问题是，当我使用从数据创建的模型时，其中3个特征已使用

转换为虚拟值。get_dummies（）

，该表单显然不再工作，因为用户值与模型的预期值不匹配。我想保持表单的原样，但我想将用户的3个选项输入转换为模型所期望的相同格式。基本上是从用户值创建假人，但我不知道如何在我的应用程序代码中实现这一点（见下文）

心脏病探测器
心脏病探测器


心脏病检测表

年龄
性别
--选择一个选项--
男性
女性


胸痛型
--选择一个选项--
典型心绞痛
非典型心绞痛
非心绞痛性疼痛
无症状
静息血压（单位：毫米汞柱）
血清胆固醇（mg/dl）
空腹血糖>120 mg/dl
--选择一个选项--
假的
真的


静息心电图结果
--选择一个选项--
正常的
有ST-T波异常
可能或明确的左心室肥厚
最大心率
运动性心绞痛
--选择一个选项--
不
对
ST段凹陷


山顶段的坡度
--选择一个选项--
上升
平的
下斜


{{result}}

import numpy as np
import pickle
from flask import Flask, request, render_template

model = pickle.load(open('model.pkl', 'rb'))

app = Flask(__name__)


@app.route('/')
def home():
    return render_template('Heart Disease Classifier.html')


@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    features = [float(i) for i in request.form.values()]
    array_features = [np.array(features)]
    prediction = model.predict(array_features)

    output = prediction

    if output == 1:
        return render_template('Heart Disease Classifier.html',
                               result='The patient is not likely to have heart disease!')
    else:
        return render_template('Heart Disease Classifier.html',
                               result='The patient is likely to have heart disease!')


if __name__ == '__main__':

    app.run()