Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 4,017 Bytes
2af085b | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 | import streamlit as st
import numpy as np
import Ulity as ult
import sklearn
st.title('HOUSE PRICE PREDICTION APPLICATION')
vung = st.sidebar.selectbox('Select region',['Việt Nam','Hà Nội','TP Hồ Chí Minh'])
method = st.sidebar.radio('Select treatment option:',['Alternative 1','Alternative 2(Most Recommended)','Alternative 3','Alternative 4'])
#Chọn phương án xử lý:',['Phương án 1','Phương án 2','Phương án 3','Phương án 4']
if vung=='Hà Nội':model = st.sidebar.selectbox("Select regression model",['XGBoost Regression'])
elif vung=="TP Hồ Chí Minh":
model = st.sidebar.selectbox("Select regression model",['RandomForest Regression'])
else:
model = st.sidebar.selectbox("Select regression model",['Catboost Regression'])
button = st.sidebar.button('Prediction')
col1, col2, col3 = st.columns(3)
with col1:
loaibds = st.selectbox('Type of real estate',['Nhà liền kề, biệt thự','Nhà mặt tiền','Nhà trong hẻm'])#Loại bất động sản'
loaibds_value = ['Nhà liền kề, biệt thự', 'Nhà mặt tiền', 'Nhà trong hẻm'].index(loaibds)
with col2:
huong = st.selectbox('The direction of the house',['Bắc','Nam','Tây','Tây Bắc','Tây Nam','Đông','Đông Bắc','Đông Nam'])
huong_value = ['Bắc','Nam','Tây','Tây Bắc','Tây Nam','Đông','Đông Bắc','Đông Nam'].index(huong)
with col3:
phaply = st.selectbox('Juridical',['Không','Có'])
phaply_value=['Không','Có'].index(phaply)
#city=['Hà Nội','Thành phố Hồ Chí Minh','Đà Nẵng','Lâm Đồng','Hải Phòng','Khánh Hòa','Bắc Ninh','Đồng Nai','Cần Thơ','Bà Rịa – Vũng Tàu','Thừa Thiên Huế','Đắk Lắk','Bình Dương']
#[4,8,7,5,10,6,12,3,2,9,0,11,1]
diachi1, diachi2=st.columns(2)
diachi3,diachi4=st.columns(2)
with diachi1:
if vung=='Việt Nam':
tinhthanhpho = st.selectbox('Province/City', list(ult.city_districts.keys()))
index_tinhthanhpho = list(ult.city_districts.keys()).index(tinhthanhpho)
tinhthanhpho_value = [3,7,6,4,8,5,9,2,1,0][index_tinhthanhpho]
elif vung == "Hà Nội":
tinhthanhpho = st.selectbox('Province/City',['Hà Nội'])
tinhthanhpho_value = 4
else:
tinhthanhpho = st.selectbox('Province/City', ['TP Hồ Chí Minh'])
tinhthanhpho_value = 8
if tinhthanhpho in ult.city_districts:
with diachi2:
quanhuyen = st.selectbox('District', list(ult.city_districts[tinhthanhpho].keys()))
if quanhuyen in ult.city_districts[tinhthanhpho]:
with diachi3:
xaphuong = st.selectbox('Wards', ult.city_districts[tinhthanhpho][quanhuyen])
with diachi4:diachi = st.text_input('Street')
col4,col5 = st.columns(2)
with col4:
matdodanso=ult.Find_Density(quanhuyen,tinhthanhpho)
matdo=st.number_input('Population density(person/km2)',matdodanso,disabled=True)
with col5:
gdp=ult.Find_GDPD(tinhthanhpho)
grdp=st.number_input('GRPD(%)',gdp,disabled=True)
col6, col7, col8,col9 = st.columns(4)
with col6:
dgtrcnha=st.number_input('Road in front of house(m)',step=1)
with col7:
solau=st.number_input('Number of floors',step=1)
with col8:
sophgngu=st.number_input('Number of bedroom',step=1)
with col9:
dientich=st.number_input('Acreage/Area(m2)',step=1)
if button:
st.snow()
if dientich!=0 and solau !=0 :
if method == 'Alternative 1':
new_record = np.array(
[dgtrcnha, loaibds_value, phaply_value, solau, sophgngu, dientich, tinhthanhpho_value, matdodanso, grdp])
sample = new_record.reshape(-1, 9)
else:
new_record = np.array(
[huong_value, dgtrcnha, loaibds_value, phaply_value, solau, sophgngu, dientich, tinhthanhpho_value,
matdodanso, grdp])
sample = new_record.reshape(-1, 10)
predict = ult.Prediction(sample, vung, method, model)
ult.Show_answer(predict,loaibds_value)
else:st.warning('You must type into Area and Number of floor!')
|