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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()