Update app.py

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@@ -23,7 +23,7 @@ selected_comment = st.selectbox("Veuillez sélectionner un commentaire", comment
 text = st.text_area('Entrer le texte à analyser', value=selected_comment)
 
 # Labels candidats pour la classification
-candidate_labels = [0, 1]
+candidate_labels = [1,0]
 
 # Modèle de phrase pour la formation de l'hypothèse
 hypothesis_template = "Cet exemple est un  {}."
@@ -48,9 +48,9 @@ if text and candidate_labels:
     predicted_labels = [result['labels'][0] for result in predictions]
     
     accuracy = accuracy_score(true_labels, predicted_labels)
-    precision = precision_score(true_labels, predicted_labels, average='binary')  # Si votre tâche est binaire
-    recall = recall_score(true_labels, predicted_labels, average='binary')  # Si votre tâche est binaire
-    f1 = f1_score(true_labels, predicted_labels, average='binary')  # Si votre tâche est binaire
+    precision = precision_score(true_labels, predicted_labels, average='binary')  
+    recall = recall_score(true_labels, predicted_labels, average='binary')  
+    f1 = f1_score(true_labels, predicted_labels, average='binary') 
     balanced_accuracy = balanced_accuracy_score(true_labels, predicted_labels)
 
     # Afficher les métriques sous forme de tableau