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@@ -119,14 +119,17 @@ print("Mean squared error: %.2f" % np.mean((modelepw.predict(X_test) - y_test) *
 # temp =np.array(input.split(","), dtype=float) 
 # y = model.predict([[temp[0],temp[1],temp[2],temp[3],temp[4],temp[5],temp[6],temp[7],temp[8],temp[9],temp[10],temp[11],temp[12],temp[13],temp[14]]])
 # z = modelepw.predict([[temp[0],temp[1],temp[2],temp[3],temp[4],temp[5],temp[6],temp[7],temp[8],temp[9],temp[10],temp[11],temp[12],temp[13],temp[14]]])
-# print(str(y),",",str(z))
+# output = str(y)+ "," +str(z)
+
+# print(output)
 
 
 def greet(input):
     temp =np.array(input.split(","), dtype=float) 
     y = model.predict([[temp[0],temp[1],temp[2],temp[3],temp[4],temp[5],temp[6],temp[7],temp[8],temp[9],temp[10],temp[11],temp[12],temp[13],temp[14]]])
     z = modelepw.predict([[temp[0],temp[1],temp[2],temp[3],temp[4],temp[5],temp[6],temp[7],temp[8],temp[9],temp[10],temp[11],temp[12],temp[13],temp[14]]])
-    return str(str(y),",",str(z))
+    output = str(y)+ "," +str(z)
+    return output
 
 textbox_x = gr.Textbox(label="Enter Input:", placeholder="25,1,10,70,3,3,3,2,3,3,3,3,2,24,2", lines=1)
 textbox_y = gr.Textbox(label="Variable Y:", placeholder ="5.0000000", lines=1)