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import joblib
import pandas as pd
import gradio as gr
# Carregar o modelo
model_LayAway = joblib.load('model_class_layaway_0.pkl')
model_LayHome = joblib.load('model_class_layhome_1.pkl')
# Função para fazer previsões com os modelos
def fazer_previsao(ODD_H, ODD_D, ODD_A):
data = pd.DataFrame({'H/A': [ODD_H / ODD_A], 'Diff': [(ODD_H / ODD_D) - (ODD_H / ODD_A)]})
previsao_LayAway = model_LayAway.predict(data)[0]
previsao_LayHome = model_LayHome.predict(data)[0]
if (previsao_LayAway == previsao_LayHome):
resultado = 'Não entre!'
else:
if previsao_LayAway == 1:
entrada_LayAway = 'SIM'
else:
entrada_LayAway = 'NAO'
if previsao_LayHome == 1:
entrada_LayHome = 'SIM'
else:
entrada_LayHome = 'NAO'
probabilidade_LayAway = round(100 * model_LayAway.predict_proba(data)[0][1], 2)
probabilidade_LayHome = round(100 * model_LayHome.predict_proba(data)[0][1], 2)
resultado = f'entrada LayAway (se Odd> 1.17): {entrada_LayAway} ------ probabilidade: {probabilidade_LayAway}%\n' \
f'entrada LayHome (se Odd> 1.28): {entrada_LayHome} ------ probabilidade: {probabilidade_LayHome}%'
return resultado
# Criar uma interface Gradio
iface = gr.Interface(
fn=fazer_previsao,
inputs=[gr.inputs.Number(label="ODD_H"), gr.inputs.Number(label="ODD_D"), gr.inputs.Number(label="ODD_A")],
outputs=gr.outputs.Textbox(),
title="Previsão de Apostas",
description="Insira as probabilidades (ODD_H, ODD_D, ODD_A) e obtenha a previsão para LayAway e LayHome."
)
iface.launch()
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