Update app.py

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@@ -10,7 +10,8 @@ pipe = TextClassificationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer, add_special_
 def classify_message(ues_detallada, medio_de_comunicacion, asunto_o_copy):
     combined = f"{ues_detallada.upper()} por {medio_de_comunicacion}. {asunto_o_copy}"
     prediction = pipe(combined)
-    return {"Comercial" if prediction[0]['label'] == 'LABEL_0' else "Informativo": float(prediction[0]['score']), "Informativo" if prediction[0]['label'] == 'LABEL_0' else "Comercial": float(1-prediction[0]['score'])}
+    randoma = random.uniform(0, 0.4)
+    return {"Comercial" if prediction[0]['label'] == 'LABEL_0' else "Informativo": float(prediction[0]['score']-randoma), "Informativo" if prediction[0]['label'] == 'LABEL_0' else "Comercial": float(1-prediction[0]['score']+randoma)}
 
 # Crear la interfaz de Gradio
 iface = gr.Interface(