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@@ -3,23 +3,27 @@ import gradio as gr
 
 # Função para determinar a faixa de probabilidade
 def determinar_faixa(prob):
+    prob = float(prob)  # Garantir que probabilidade seja float
     if 0.95 <= prob <= 1.00:
         return "95-100%"
     elif 0.90 <= prob < 0.95:
         return "90-95%"
     elif 0.80 <= prob < 0.90:
-        return "80-85%"
+        return "80-90%"
     elif 0.70 <= prob < 0.80:
-        return "70-75%"
+        return "70-80%"
     elif 0.60 <= prob < 0.70:
-        return "60-65%"
+        return "60-70%"
     elif 0.50 <= prob < 0.60:
-        return "50-55%"
+        return "50-60%"
     else:
         return None
 
 # Função principal para calcular EV ajustado e proporção de aposta
 def calcular(df_jogos, df_precisao):
+    # Converter a coluna de probabilidade para float, se necessário
+    df_jogos['probabilidade'] = df_jogos['probabilidade'].astype(float)
+    
     df_jogos['faixa'] = df_jogos['probabilidade'].apply(determinar_faixa)
     df_jogos = df_jogos.merge(df_precisao, left_on='faixa', right_on='Faixa', how='left')
     
@@ -35,7 +39,7 @@ def gradio_interface(data):
     
     # Faixas de probabilidade e suas precisões correspondentes
     dados_precisao = {
-        "Faixa": ["50-55%", "60-65%", "70-75%", "80-85%", "90-95%", "95-100%"],
+        "Faixa": ["50-60%", "60-70%", "70-80%", "80-90%", "90-95%", "95-100%"],
         "Precisao": [0.784753, 0.786517, 0.818182, 0.822222, 0.853618, 0.902997]
     }