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from joblib import load
import gradio as gr
import pandas as pd
from log_regress import FeatureSelector, CategoricalTransformer, NumericalTransformer
clf = load("regressao_logistica.joblib")
def passou_ou_nao(sexo, ano_nasc, raca, renda, auxilios, grau,area, da_capital):
auxilios_list=3*["False"]
for i in auxilios:
#print(i)
auxilios_list[i] = "True"
aux_ali, aux_Mor, aux_Trans = auxilios_list
entrada = [[sexo[0],ano_nasc,raca,renda, aux_ali, aux_Trans, aux_Mor, grau,area,da_capital]]
headers = ['sexo', 'ano_nascimento', 'raca', 'renda', 'possui_auxilio_alimentacao',
'possui_auxilio_transporte', 'possui_auxilio_residencia_moradia',
'grau_academico', 'area_conhecimento', 'local_ou_de_fora']
entrada_df = pd.DataFrame(entrada,columns=headers)
prediction = clf.predict_proba(entrada_df)[0]
class_names = ["REPROVAR", "APROVADO"]
return {class_names[i]: prediction[i] for i in range(2)}
#set the user uploaded image as the input array
#match same shape as the input shape in the model
#setup the interface
iface = gr.Interface(
passou_ou_nao,
[
gr.inputs.Radio(["Masculino", "Feminino"]),
gr.inputs.Number(label="Ano de nascimento"),
gr.inputs.Radio(['Negro', 'Branco', 'Pardo',
'Amarelo (de origem oriental)', 'Indígena',
'Remanescente de quilombo']),
gr.inputs.Number(label="Sua Renda familiar"),
gr.inputs.CheckboxGroup( ["Alimentação","Moradia/Residência","Transporte"],
label="Possui Auxilio ... ?",type='index'),
gr.inputs.Dropdown(['BACHARELADO', 'LICENCIATURA', 'TECNOLÓGICO'], label="Nível"),
gr.inputs.Dropdown(['Ciências Biológicas', 'Ciências da Saúde',
'Ciências Exatas e da Terra', 'Engenharias',
'Ciências Sociais Aplicadas', 'Ciências Humanas',
'Linguística, Letras e Artes', 'Ciências Agrárias', 'Outra'],
label="Sua Aréa de conhecimento"),
gr.inputs.Checkbox(default=False, label="Sou originário da capital do RN"),
],
outputs = gr.outputs.Label(),
interpretation="default"
)
iface.launch()
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