<reponame>MaksonViini/Project-Credit-Risc
# Aqui vai ter o APP
from pycaret.classification import load_model, predict_model
import streamlit as st
import pandas as pd


# título
st.title("Sistema de Previsão de Risco de Inadimplência - By <NAME>")

# subtítulo
st.markdown("Este é um Aplicativo utilizado para exibir a solução de Ciência de Dados para o problema de predição de Risco de Inadimplência.")


classifier = load_model('best_model')


@st.cache()
def predict(classifier, df):

    if predict:
        result = predict_model(classifier, data=df)

        score = result['Score'][0]
        result = result['Label'][0]

        if result:
            return 'Crédito Negado', score
        else:
            return 'Crédito Aprovado', score


def main():

    # front end elements of the web page
    html_temp = """
    <div style ="background-color:yellow;padding:13px">
    <h1 style ="color:black;text-align:center;">Streamlit Loan Prediction ML App</h1>
    </div>
    """
    idade = st.number_input(
        'Qual a sua idade: ', min_value=18, max_value=80)

    salario_mensal = st.number_input(
        'Qual o seu salário: ', min_value=0)

    numero_linhas = st.number_input(
        'Qual numero de créditos em aberto em sua conta: ', min_value=0)

    vezes_passou_de_30_59_dias = st.number_input(
        'Você já atrasou por mais de 30 dias? ', min_value=0)

    numero_de_vezes_que_passou_60_89_dias = st.number_input(
        'Você já atrasou por mais de 60 dias? ', min_value=0)

    numero_vezes_passou_90_dias = st.number_input(
        'Você já atrasou por mais de 90 dias? ', min_value=0)

    numero_emprestimos_imobiliarios = st.number_input(
        'Número de emprestimos imobiliários: ', min_value=0)

    numero_de_dependentes = st.number_input(
        'Número de dependentes: ', min_value=0)

    util_linhas_inseguras = 0.8

    razao_debito = 0.8

    features = {'util_linhas_inseguras': util_linhas_inseguras, 'idade': idade,
                'vezes_passou_de_30_59_dias': vezes_passou_de_30_59_dias,
                'razao_debito': razao_debito, 'salario_mensal': salario_mensal,
                'numero_linhas_crdto_aberto': numero_linhas, 'numero_vezes_passou_90_dias': numero_vezes_passou_90_dias,
                'numero_emprestimos_imobiliarios': numero_emprestimos_imobiliarios,
                'numero_de_vezes_que_passou_60_89_dias': numero_de_vezes_que_passou_60_89_dias, 'numero_de_dependentes': numero_de_dependentes}

    features_df = pd.DataFrame([features])

    if st.button('Predict'):

        result, score = predict(classifier, features_df)
        st.success('{} com {}% de certeza'.format(result, round(score*100)))


if __name__ == '__main__':
    main()

# Aqui vai ter o APP
from pycaret.classification import load_model, predict_model
import streamlit as st
import pandas as pd


# título
st.title("Sistema de Previsão de Risco de Inadimplência - By <NAME>")

# subtítulo
st.markdown("Este é um Aplicativo utilizado para exibir a solução de Ciência de Dados para o problema de predição de Risco de Inadimplência.")


classifier = load_model('best_model')


@st.cache()
def predict(classifier, df):

    if predict:
        result = predict_model(classifier, data=df)

        score = result['Score'][0]
        result = result['Label'][0]

        if result:
            return 'Crédito Negado', score
        else:
            return 'Crédito Aprovado', score


def main():

    # front end elements of the web page
    html_temp = """
    <div style ="background-color:yellow;padding:13px">
    <h1 style ="color:black;text-align:center;">Streamlit Loan Prediction ML App</h1>
    </div>
    """
    idade = st.number_input(
        'Qual a sua idade: ', min_value=18, max_value=80)

    salario_mensal = st.number_input(
        'Qual o seu salário: ', min_value=0)

    numero_linhas = st.number_input(
        'Qual numero de créditos em aberto em sua conta: ', min_value=0)

    vezes_passou_de_30_59_dias = st.number_input(
        'Você já atrasou por mais de 30 dias? ', min_value=0)

    numero_de_vezes_que_passou_60_89_dias = st.number_input(
        'Você já atrasou por mais de 60 dias? ', min_value=0)

    numero_vezes_passou_90_dias = st.number_input(
        'Você já atrasou por mais de 90 dias? ', min_value=0)

    numero_emprestimos_imobiliarios = st.number_input(
        'Número de emprestimos imobiliários: ', min_value=0)

    numero_de_dependentes = st.number_input(
        'Número de dependentes: ', min_value=0)

    util_linhas_inseguras = 0.8

    razao_debito = 0.8

    features = {'util_linhas_inseguras': util_linhas_inseguras, 'idade': idade,
                'vezes_passou_de_30_59_dias': vezes_passou_de_30_59_dias,
                'razao_debito': razao_debito, 'salario_mensal': salario_mensal,
                'numero_linhas_crdto_aberto': numero_linhas, 'numero_vezes_passou_90_dias': numero_vezes_passou_90_dias,
                'numero_emprestimos_imobiliarios': numero_emprestimos_imobiliarios,
                'numero_de_vezes_que_passou_60_89_dias': numero_de_vezes_que_passou_60_89_dias, 'numero_de_dependentes': numero_de_dependentes}

    features_df = pd.DataFrame([features])

    if st.button('Predict'):

        result, score = predict(classifier, features_df)
        st.success('{} com {}% de certeza'.format(result, round(score*100)))


if __name__ == '__main__':
    main()
# Aqui vai ter o APP # título # subtítulo # front end elements of the web page <div style ="background-color:yellow;padding:13px">     <h1 style ="color:black;text-align:center;">Streamlit Loan Prediction ML App</h1>     </div>