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CHANGED
@@ -21,8 +21,8 @@ def predict(file):
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21 |
input_df = pd.read_excel(file)
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22 |
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23 |
# Processamento da planilha de input
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24 |
-
input_df[['AREA', 'TEST']] = np.log(input_df[['AREA', 'TEST']])
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25 |
-
input_df['RB'] = (1/input_df['RB'])
|
26 |
|
27 |
# Preparar dados para predição
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28 |
X_new = np.array(input_df)
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@@ -30,7 +30,7 @@ def predict(file):
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30 |
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31 |
# Fazer previsões
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32 |
y_pred = results.predict(X_new_with_constant)
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33 |
-
ci = results.get_prediction(X_new_with_constant).conf_int()
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34 |
inter_conf = np.exp(ci)
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35 |
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36 |
# Adicionar previsões e intervalos de confiança à planilha
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@@ -38,8 +38,8 @@ def predict(file):
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38 |
input_df['LI_IC'] = inter_conf[:, 0]
|
39 |
input_df['LS_IC'] = inter_conf[:, 1]
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40 |
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41 |
-
input_df[['AREA', 'TEST']] = np.exp(input_df[['AREA', 'TEST']])
|
42 |
-
input_df['RB'] = (1/input_df['RB'])
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43 |
|
44 |
# Save the output DataFrame as an XLS file
|
45 |
output_file = 'avaliacao_massa.xlsx'
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21 |
input_df = pd.read_excel(file)
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22 |
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23 |
# Processamento da planilha de input
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24 |
+
input_df[['AREA', 'TEST']] = np.log(input_df[['AREA', 'TEST']])
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25 |
+
input_df['RB'] = (1/input_df['RB'])
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26 |
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27 |
# Preparar dados para predição
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28 |
X_new = np.array(input_df)
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30 |
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31 |
# Fazer previsões
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32 |
y_pred = results.predict(X_new_with_constant)
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33 |
+
ci = results.get_prediction(X_new_with_constant).conf_int(alpha=0.2)
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34 |
inter_conf = np.exp(ci)
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35 |
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36 |
# Adicionar previsões e intervalos de confiança à planilha
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38 |
input_df['LI_IC'] = inter_conf[:, 0]
|
39 |
input_df['LS_IC'] = inter_conf[:, 1]
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40 |
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41 |
+
input_df[['AREA', 'TEST']] = np.exp(input_df[['AREA', 'TEST']])
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42 |
+
input_df['RB'] = (1/input_df['RB'])
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43 |
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44 |
# Save the output DataFrame as an XLS file
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45 |
output_file = 'avaliacao_massa.xlsx'
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