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+import gradio as gr
+import joblib
+import numpy as np
+import pandas as pd
+# Charger ton modèle entraîné (ex: model.pkl)
+model = joblib.load("xgb.joblib")
+
+# Charger l'encodeur pour la variable catégorielle
+encoder = joblib.load("Extracurricular_Activities.joblib")
+
+# Fonction de prédiction
+def predict(hours, score, activity):
+    activity_encoded = encoder.transform([activity])[0]
+    
+    # Créer un tableau avec les features dans le bon ordre
+    features = np.array([[hours, score, activity_encoded]])
+    
+    # Prédiction
+    prediction = model.predict(features)[0]
+    
+    return f"Prédiction de performance : {prediction:.2f}"
+
+# Interface Gradio
+interface = gr.Interface(
+    fn=predict,
+    inputs=[
+        gr.Number(label="Hours Studied"),
+        gr.Number(label="Previous Scores"),
+        gr.Dropdown(choices=["Yes", "No"], label="Extracurricular Activities")
+    ],
+    outputs="text"
+)
+
+interface.launch()