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@@ -46,20 +46,22 @@ def calcular_percentual_recomendado(probabilidade, max_percent, min_percent, pre
     return round(f_star * 100, 2)
 
 def determinar_faixa(probabilidade):
-    bins = [
+    # Definindo as faixas de probabilidade em intervalos de 5%
+    bins = np.arange(0, 1.05, 0.05)  # Faixas de 0 a 1 com passo de 0.05
+    labels = [
         '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%'
     ]
+
+    # Encontrar o índice da faixa correspondente
+    bin_index = np.digitize([probabilidade / 100], bins, right=True) - 1
     
-    for b in bins:
-        lower, upper = map(lambda x: int(x.replace('%', '')), b.split('-'))
-        if lower <= probabilidade < upper:
-            return b
-    
-    # Handling edge case where probability is exactly 100%
-    return '95-100%'
+    # Garantir que o índice esteja dentro dos limites
+    if bin_index[0] >= len(labels):
+        return '95-100%'  # Para caso de probabilidade exatamente 100%
+    return labels[bin_index[0]]
 
 
 def fazer_previsao(ODD_H, ODD_D, ODD_A, min_percent, max_percent):