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+import gradio as gr
+import joblib
+import pandas as pd
+import numpy as np
+
+# Carregar o modelo treinado
+model_path = 'tiebreak_model_v1.pkl'
+model = joblib.load(model_path)
+
+# Função para prever utilizando o modelo
+def predict_tiebreak(df):
+    # Função para calcular as métricas
+    def calculate_features(row):
+        odds_min = min(row['Odds 1'], row['Odds 2'])
+        odds_max = max(row['Odds 1'], row['Odds 2'])
+        odds_ratio = odds_min / odds_max
+        diff_log_odds = np.log(odds_max) - np.log(odds_min)
+        sum_prob = (1 / odds_min) + (1 / odds_max)
+        return pd.Series([odds_ratio, diff_log_odds, sum_prob])
+
+    # Calcular as features
+    df[['Odds_Ratio', 'Diff_Log_Odds', 'Sum_Prob']] = df.apply(calculate_features, axis=1)
+
+    # Realizar a previsão com o modelo
+    features = df[['Odds_Ratio', 'Diff_Log_Odds', 'Sum_Prob']]
+    df['Probability'] = model.predict_proba(features)[:, 1]
+
+    # Verificar a decisão de entrar ou não na aposta com base no threshold
+    best_threshold = 0.9420000000000005
+    df['entrada'] = df['Probability'] >= best_threshold
+    df = df[df['entrada'] == True]
+    return df
+
+# Função para carregar o arquivo Excel e prever
+def predict_from_excel(file):
+    # Carregar o arquivo Excel em um DataFrame
+    df = pd.read_excel(file)
+
+    # Prever utilizando o modelo
+    df_predictions = predict_tiebreak(df)
+
+    # Retornar o DataFrame resultante como um arquivo Excel
+    output_file = "predictions.xlsx"
+    df_predictions.to_excel(output_file, index=False)
+    return output_file
+
+# Interface Gradio
+inputs = gr.inputs.File(label="Upload Excel File")
+outputs = gr.outputs.File(label="Download Predictions Excel")
+
+# Criando a interface
+gr.Interface(fn=predict_from_excel, 
+             inputs=inputs, 
+             outputs=outputs, 
+             title="Previsão de Tiebreaks",
+             description="Faça o upload de um arquivo Excel contendo dados no formato final_df para prever a probabilidade de menos de 1.5 tiebreaks e verificar se deve entrar na aposta."
+            ).launch()
+