app.py

import gradio as gr
import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# ======================
# 1. Load data & train model
# ======================
data = fetch_california_housing()
X = data.data
y = data.target  # đơn vị: 100,000 USD

model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X, y)

# ======================
# 2. Hàm điều chỉnh theo năm
# ======================

BASE_YEAR = 2000
YEARLY_RATE = 0.04  # 4% / năm

def adjust_by_year(price, year):
    years_diff = year - BASE_YEAR
    adjusted_price = price * ((1 + YEARLY_RATE)**years_diff)
    return adjusted_price

# ======================
# 3. Hàm dự đoán chính
# ======================

def predict_price(
    medinc, houseage, averooms, avebedrms,
    population, aveoccup, latitude, longitude,
    year
):
    features = np.array([[
        medinc, houseage, averooms, avebedrms,
        population, aveoccup, latitude, longitude
    ]])

    base_pred = model.predict(features)[0]          # ×100,000$
    adjusted = adjust_by_year(base_pred, year)      # theo năm

    usd = adjusted * 100000

    return f"💰 Giá nhà dự đoán năm {year}: {usd:,.2f} USD"


# ======================
# 4. Giao diện Gradio (chỉ dùng form)
# ======================

interface = gr.Interface(
    fn=predict_price,
    inputs=[
        gr.Slider(0, 20, value=3, label="MedInc (Thu nhập trung vị)"),
        gr.Slider(0, 100, value=20, label="HouseAge (Tuổi nhà)"),
        gr.Slider(1, 10, value=5, label="AveRooms (Số phòng TB)"),
        gr.Slider(0.5, 5, value=1, label="AveBedrms (Phòng ngủ TB)"),
        gr.Number(value=800, label="Population (Dân số)"),
        gr.Slider(1, 10, value=3, label="AveOccup (Số người/hộ TB)"),
        gr.Number(value=34.05, label="Latitude (Vĩ độ)"),
        gr.Number(value=-118.24, label="Longitude (Kinh độ)"),
        gr.Slider(1990, 2050, value=2024, step=1, label="Năm muốn dự đoán")
    ],
    outputs="text",
    title="🏠 AI Dự đoán giá nhà theo năm (California)",
    description="Mô hình AI + điều chỉnh theo năm (4%/năm). Không sử dụng text input."
)

interface.launch()