Create benchmark_utils.py

src/benchmark_utils.py

@@ -0,0 +1,43 @@
+import pandas as pd
+import streamlit as st
+
+@st.cache_data
+def load_leaderboard(file_path="data/results_df_all_tuned.csv"):
+    """
+    Tải và xử lý file CSV chứa kết quả leaderboard của các mô hình.
+
+    Args:
+        file_path (str): Đường dẫn đến file CSV leaderboard.
+
+    Returns:
+        pd.DataFrame: DataFrame đã được sắp xếp, sẵn sàng để hiển thị.
+    """
+    try:
+        # Đọc file CSV
+        df = pd.read_csv(file_path)
+
+        # --- Xử lý cơ bản (Quan trọng) ---
+        # Checklist yêu cầu sắp xếp theo RMSE.
+        # Hãy kiểm tra tên cột RMSE thực tế trong file CSV của bạn.
+        
+        # Cập nhật 'TEN_COT_RMSE' thành tên cột chính xác của bạn 
+        # (ví dụ: 'Mean_RMSE', 'Test_RMSE', 'RMSE_CV')
+        SORT_COLUMN_NAME = 'Mean_RMSE' # <-- THAY ĐỔI TÊN CỘT NÀY NẾU CẦN
+
+        if SORT_COLUMN_NAME in df.columns:
+            # Sắp xếp các mô hình từ tốt nhất (RMSE thấp nhất) đến tệ nhất
+            df_sorted = df.sort_values(by=SORT_COLUMN_NAME, ascending=True)
+        else:
+            # Nếu không tìm thấy cột, trả về DataFrame gốc và cảnh báo
+            st.warning(f"Không tìm thấy cột '{SORT_COLUMN_NAME}' để sắp xếp leaderboard. "
+                       f"Vui lòng kiểm tra file `src/benchmark_utils.py`.")
+            df_sorted = df
+        
+        return df_sorted
+
+    except FileNotFoundError:
+        st.error(f"LỖI: Không tìm thấy file leaderboard tại đường dẫn: {file_path}")
+        return pd.DataFrame() # Trả về DataFrame rỗng nếu có lỗi
+    except Exception as e:
+        st.error(f"Lỗi khi tải leaderboard: {e}")
+        return pd.DataFrame()