Create boxes.py

boxes.py

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+import gradio as gr
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import xgboost as xgb
+import joblib
+
+def execute(FONTE, IDADE, DF, X, Y, ATOTAL, ANO_2019, ANO_2020, ANO_2021, ANO_2022):
+    df = pd.DataFrame.from_dict({'FONTE': [FONTE],
+                                'IDADE': [IDADE],
+                                'DF': [DF],
+                                'X': [X],
+                                'Y': [Y],
+                                'ATOTAL': np.log([ATOTAL]),
+                                'ANO_2019': [ANO_2019],
+                                'ANO_2020': [ANO_2020],
+                                'ANO_2021': [ANO_2021],
+                                'ANO_2022': [ANO_2022],
+                                })
+
+    input_scaler = joblib.load("dados/boxes/input_scaler_boxes_2022.save")
+    df = input_scaler.transform(df)
+    cols = ['FONTE', 'IDADE', 'DF', 'X', 'Y', 'ATOTAL', 'ANO_2019', 'ANO_2020', 'ANO_2021', 'ANO_2022']
+    aval = pd.DataFrame(df, columns = cols)
+    df = xgb.DMatrix(aval)
+    loaded_model = xgb.Booster()
+    loaded_model.load_model("dados/boxes/boxes_2020_2021_2022_2023_lean.model")
+    pred = loaded_model.predict(df)
+    output_scaler = joblib.load("dados/boxes/output_scaler_boxes_2022.save")
+    pred = output_scaler.inverse_transform(np.array(pred).reshape(-1,1))
+    pred = np.exp(pred).tolist()
+    return f"""R${round(pred[0][0], -2)}"""
+
+
+def load_inputs():
+    FONTE = gr.inputs.Number(default = 0, label='Fonte: 0 - Transação | 1 - Oferta')
+    ATOTAL = gr.inputs.Number(default = 15., label='Área Total')
+    DF = gr.inputs.Number(default = 1, label='Divisão Fiscal (1, 2 ou 3)')
+    IDADE = gr.inputs.Number(default = 1, label='Idade do imóvel (Ano Base: 2022)')
+    ANO_2019 = gr.inputs.Number(default = 0, label='Ano 2019')
+    ANO_2020 = gr.inputs.Number(default = 0, label='Ano 2020')
+    ANO_2021 = gr.inputs.Number(default = 0, label='Ano 2021')
+    ANO_2022 = gr.inputs.Number(default = 1, label='Ano 2022')
+    # gr.Dropdown(["ran", "swam", "ate", "slept"], value=["swam", "slept"], multiselect=True)
+    Y = gr.inputs.Number(default = 1.672718e+06, label='Latitude (SIRGAS 2000)')
+    X = gr.inputs.Number(default = 282122.159663, label='Longitude (SIRGAS 2000)')
+    return [FONTE, IDADE, DF, X, Y, ATOTAL, ANO_2019, ANO_2020, ANO_2021, ANO_2022]
+
+output_label = "Valor do imóvel (R$)"
+
+title = 'Venda - Boxes de estacionamento'
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+description = '7.173 dados de Janeiro de 2019 a Outubro de 2022'