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()