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import gradio as gr
import pickle as pkl
import pandas as pd
from SRLib.Utilities import encoding
def predict( Fare, Idade, Sex, Pclass, SibSp ):
df_raw = pd.DataFrame(
{
'Fare' : Fare,
'Age' : Idade,
'Sex' : Sex,
'Pclass' : Pclass,
'SibSp' : SibSp
}, index=[0]
)
df = encoding.full_pipeline( df_raw )
model = pkl.load( open( 'models/model_ridge.pkl', 'rb' ) )
y_hat = model._predict_proba_lr( df )[0]
print(df)
resp = {}
if y_hat[1] < .55:
resp = f"Você provavelmente não sobreviveria. Mas teria {y_hat[1]:.0%} de chance de ser resgatado com vida."
else :
resp = f"|Você sobreviveria!!!| -- | Probabilidade de {y_hat[1]:.0%} ."
return resp
demo = gr.Interface(
fn = predict,
inputs = [
gr.Dropdown( choices = [8, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 200, 300, 500], type = 'value', label = 'Valor da passagem em GB£(Libras Esterlinas)' ),
'number',
gr.Dropdown( choices = ['Masculino', 'Feminino'], type = 'index', label = 'Gênero' ),
gr.Dropdown( choices = [1, 2, 3], type = 'value', label = 'Classe' ),
gr.Dropdown( choices = [0,1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], type = 'value', label = 'Conjujes ou Irmãos' ),
],
outputs = 'label'
)
demo.launch() |