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import joblib
import pandas as pd
import numpy as np
import gradio as gr
# Carregar os modelos
model_LayAway = joblib.load('model_class_layaway_0.pkl')
model_LayAway_calibrated = joblib.load('platt_scaled_model_class_layaway_0.pkl')
model_LayHome = joblib.load('model_class_layhome_1.pkl')
# Faixas de precisão
precision_by_bin = {
'0-5%': 0.592715,
'5-10%': 0.519316,
'10-15%': 0.524543,
'15-20%': 0.636364,
'20-25%': 0.666905,
'25-30%': 0.678614,
'30-35%': 0.694686,
'35-40%': 0.727428,
'40-45%': 0.732558,
'45-50%': 0.750000,
'50-55%': 0.784753,
'55-60%': 0.788012,
'60-65%': 0.786517,
'65-70%': 0.793349,
'70-75%': 0.818182,
'75-80%': 0.853535,
'80-85%': 0.822222,
'85-90%': 0.841962,
'90-95%': 0.853618,
'95-100%': 0.902997
}
def converter_para_float(valor):
return float(valor.replace(',', '.'))
def calcular_percentual_recomendado(probabilidade, max_percent, min_percent, precision):
b = 1 # Supondo odds justas
p = probabilidade / 100
q = 1 - p
f_star = (b * p - q) / b
f_star = max(min(f_star, max_percent / 100), min_percent / 100)
if f_star < min_percent / 100:
f_star = min_percent / 100
return round(f_star * 100, 2)
def determinar_faixa(probabilidade):
bins = [
'0-5%', '5-10%', '10-15%', '15-20%', '20-25%',
'25-30%', '30-35%', '35-40%', '40-45%', '45-50%',
'50-55%', '55-60%', '60-65%', '65-70%', '70-75%',
'75-80%', '80-85%', '85-90%', '90-95%', '95-100%'
]
bin_width = 5
for b in bins:
lower, upper = map(int, b.split('-'))
if lower <= probabilidade < upper:
return b
return '95-100%'
def fazer_previsao(ODD_H, ODD_D, ODD_A, min_percent, max_percent):
ODD_H = converter_para_float(ODD_H)
ODD_D = converter_para_float(ODD_D)
ODD_A = converter_para_float(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'
probabilidade_LayAway = round(
100 * model_LayAway.predict_proba(data)[0][1], 2)
probabilidade_LayAway_calibrated = round(
100 * model_LayAway_calibrated.predict_proba(probabilidade_LayAway.reshape(-1, 1))[0][1], 2)
probabilidade_LayHome = round(
100 * model_LayHome.predict_proba(data)[0][1], 2)
# Determinar faixa de probabilidade e precisão correspondente
faixa = determinar_faixa(probabilidade_LayAway_calibrated)
precision = precision_by_bin[faixa]
# Calcular percentual recomendado e odds mínima
percentual_recomendado = calcular_percentual_recomendado(
probabilidade_LayAway_calibrated, max_percent, min_percent, precision
)
odds_minima = round(1 / precision, 2)
resultado = f"entrada LayAway (se Odd> 1.17): {entrada_LayAway}\n" \
f"---> probabilidade: {probabilidade_LayAway}%\n" \
f"---> probabilidade calibrada: {probabilidade_LayAway_calibrated}%\n" \
f"---> Percentual recomendado da banca: {percentual_recomendado}%\n" \
f"---> Odds mínima necessária: {odds_minima}\n" \
f"\n" \
f"entrada Home: {'SIM' if probabilidade_LayAway > 68.2 else 'NAO'}\n" \
f"obs: Muito risco, apenas 67% de acerto (odds>1.489)\n" \
f"\n" \
f"entrada LayHome (se Odd> 1.28): {'SIM' if previsao_LayHome == 1 else 'NAO'}\n" \
f"---> probabilidade: {probabilidade_LayHome}%\n" \
f"---> Percentual recomendado da banca: {percentual_recomendado}%\n"
return resultado
# Criar a interface Gradio
iface = gr.Interface(
fn=fazer_previsao,
inputs=[
gr.Textbox(label="Odds para CASA vencer"),
gr.Textbox(label="Odds para EMPATE"),
gr.Textbox(label="Odds para VISITANTE vencer"),
gr.Slider(1, 40, label="Percentual Mínimo da Banca (%)", value=1), # Slider mínimo com valor inicial 1
gr.Slider(10, 100, label="Percentual Máximo da Banca (%)", value=100) # Slider máximo com valor inicial 100
],
outputs="text",
title="Redução de Risco em Apostas",
description="Insira as Odds e obtenha uma sugestão para entradas LayAway (CASA vence ou EMPATA) e LayHome (VISITANTE vence ou EMPATA), juntamente com o percentual recomendado da banca e odds mínima."
)
iface.launch()
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