Update app.py

app.py

@@ -0,0 +1,86 @@
+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!')
+