Update app.py

app.py

@@ -7,168 +7,118 @@ from datetime import datetime
 import json
 
 # ===== Load models =====
-# Ensure these file paths are correct relative to your script
-try:
-    model_full = joblib.load("random_forest_model_full.pkl")
-    model_important = joblib.load("random_forest_model_importainfeature.pkl")
-except FileNotFoundError:
-    st.error("Error loading model files. Make sure 'random_forest_model_full.pkl' and 'random_forest_model_importainfeature.pkl' are in the same directory.")
-    st.stop()
-
+model_full = joblib.load("random_forest_model_full.pkl")
+model_important = joblib.load("random_forest_model_importainfeature.pkl")
 
 # ===== Setup page =====
 st.set_page_config(page_title="Dự đoán tốt nghiệp đúng hạn", page_icon="🎓", layout="wide")
 
 # ===== Custom CSS =====
 st.markdown("""
-    <style>
-    html, body, [class*="css"]  {
-        font-family: 'Arial', sans-serif; /* Changed font for better compatibility */
-    }
-    .block-container {
-        padding: 2rem 2rem 2rem 2rem;
-    }
-    .stButton button {
-        background: linear-gradient(90deg, #4F8BF9 0%, #8E2DE2 100%);
-        border: none;
-        padding: 0.75em 1.5em;
-        border-radius: 8px;
-        color: white;
-        font-size: 18px;
-        font-weight: bold;
-    }
-
-    /* Make number_input, selectbox, and text_input shorter using data-testid */
-    div[data-testid="stNumberInput"] label {
-        font-weight: bold; /* Make labels bold */
-    }
-     div[data-testid="stSelectbox"] label {
-        font-weight: bold; /* Make labels bold */
-    }
-     div[data-testid="stTextInput"] label {
-        font-weight: bold; /* Make labels bold */
-    }
-
-
-    /* Style the expander header */
-    .streamlit-expander {
-        border: 1px solid #ccc; /* Add border */
-        border-radius: 5px; /* Add rounded corners */
-        margin-bottom: 10px; /* Add space below */
-    }
-
-    .streamlit-expander > div:first-child {
-        background-color: #f0f2f6; /* Light background color for header */
-        padding: 10px; /* Add padding */
-        border-radius: 5px 5px 0 0; /* Rounded top corners */
-    }
-
-    /* Style the expander content */
-    .streamlit-expander > div:last-child {
-        padding: 10px; /* Add padding to content */
-    }
-
-    /* Adjust width for inputs inside expanders */
-    .streamlit-expander div[data-testid="stNumberInput"],
-    .streamlit-expander div[data-testid="stSelectbox"],
-    .streamlit-expander div[data-testid="stTextInput"] {
-        max-width: 95%; /* Limit width within expander */
-    }
-
-
-    /* Ensure inputs inside columns don't overflow */
-    div[data-testid="stNumberInput"] input[type="number"],
-    div[data-testid="stSelectbox"] select,
-    div[data-testid="stTextInput"] input[type="text"] {
-        width: 100%; /* Make input elements fill their container */
-    }
-
-    </style>
+    <style>
+    html, body, [class*="css"]  {
+        font-family: 'Poppins', sans-serif;
+    }
+    .block-container {
+        padding: 2rem 2rem 2rem 2rem;
+    }
+    .stButton button {
+        background: linear-gradient(90deg, #4F8BF9 0%, #8E2DE2 100%);
+        border: none;
+        padding: 0.75em 1.5em;
+        border-radius: 8px;
+        color: white;
+        font-size: 18px;
+        font-weight: bold;
+    }
+    </style>
 """, unsafe_allow_html=True)
 
 # ===== GSheet integration =====
 @st.cache_resource
 def get_gsheet_client():
-    try:
-        scope = ["https://spreadsheets.google.com/feeds", "https://www.googleapis.com/auth/drive"]
-        creds = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name("credentials.json", scope)
-        client = gspread.authorize(creds)
-        return client
-    except FileNotFoundError:
-        st.error("Error loading Google Sheets credentials. Make sure 'credentials.json' is in the same directory.")
-        st.stop()
-    except Exception as e:
-        st.error(f"Error connecting to Google Sheets: {e}")
-        st.stop()
+    scope = ["https://spreadsheets.google.com/feeds", "https://www.googleapis.com/auth/drive"]
+    creds = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name("credentials.json", scope)
+    client = gspread.authorize(creds)
+    return client
 
 # ===== Save to Google Sheets =====
 def save_to_gsheet(name, student_id, major, prediction, semester_data, sheet_name="Trang tính1"):
-    # Get the current date and time
-    now = datetime.now()
-    current_time = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
-
-    # Ensure prediction is in the expected format (0 or 1)
-    if isinstance(prediction, np.ndarray):
-        prediction = int(prediction[0])  # Convert to int if it's ndarray
-
-    elif isinstance(prediction, np.int64):
-        prediction = int(prediction)  # Convert np.int64 to int
-
-    # Flatten semester data to individual columns for each semester
-    semester_data_flat = [str(val) for val in semester_data]  # Convert all semester data values to strings
-
-    # Create a data row to insert into the sheet
-    data_row = [name, student_id, major, prediction, current_time] + semester_data_flat
-
-    # Connect to Google Sheets
-    client = get_gsheet_client()
-
-    # Use the Spreadsheet ID (replace with your actual ID)
-    sheet_id = "1i7bDNvLVLXN93_e-FN0JLzpg1jb64Z_aEuyPjIfwbdQ"  # Use your actual ID here
-    try:
-        sheet = client.open_by_key(sheet_id).worksheet(sheet_name)
-    except gspread.WorksheetNotFound:
-        st.error(f"Google Sheet '{sheet_name}' not found. Please create a sheet with this name.")
-        return
-    except Exception as e:
-        st.error(f"Error accessing Google Sheet: {e}")
-        return
-
-
-    # Get all values from the sheet to check if the first row is empty (i.e., headers not created yet)
-    all_values = sheet.get_all_values()
-
-    # Define headers based on the sheet name (model type)
-    if sheet_name == "Trang tính1": # Full model headers
-         headers = ["Họ và tên", "MSV", "Khoa", "Dự báo", "Thời gian"] + [
-             f"Số môn không thi - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
-             f"Số tín chỉ không thi - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
-             f"Số tín chỉ nợ - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
-             f"Số môn không đạt - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
-             f"Số tín chỉ qua môn - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
-             f"Tổng tín chỉ học kỳ - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
-             f"Số môn học kỳ - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
-             f"Số môn đạt - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
-             f"GPA - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
-             f"Xếp loại - HK{i+1}" for i in range(6)]
-    elif sheet_name == "Trang tính2": # Important features model headers
-         headers = ["Họ và tên", "MSV", "Khoa", "Dự báo", "Thời gian"] + [
-             f"Số tín chỉ đạt - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
-             f"Số tín chỉ không đạt - HK{i+1}" for i in range(6)] + [
-             f"Điểm trung bình hệ 10 - HK{i+1}" for i in range(6)]
-    else: # Default headers if sheet_name is unexpected
-         headers = ["Họ và tên", "MSV", "Khoa", "Dự báo", "Thời gian"] + [f"Data{i+1}" for i in range(len(semester_data_flat))]
-
-
-    # If the sheet is empty or if headers are missing, insert headers
-    if not all_values or all_values[0] != headers: # Check if the first row matches the expected headers
-        sheet.append_row(headers)  # Create headers if missing or incorrect
-
-    # Append data to the sheet
-    try:
-        sheet.append_row(data_row)
-    except Exception as e:
-        st.error(f"Error appending data to Google Sheet: {e}")
+    # Get the current date and time
+    now = datetime.now()
+    current_time = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+    
+    # Ensure prediction is in the expected format (0 or 1)
+    if isinstance(prediction, np.ndarray):
+        prediction = int(prediction[0])  # Convert to int if it's ndarray
+    
+    elif isinstance(prediction, np.int64):
+        prediction = int(prediction)  # Convert np.int64 to int
+    
+    # Flatten semester data to individual columns for each semester
+    semester_data_flat = [str(val) for val in semester_data]  # Convert all semester data values to strings
+    
+    # Create a data row to insert into the sheet
+    data_row = [name, student_id, major, prediction, current_time] + semester_data_flat
+
+    # Connect to Google Sheets
+    client = get_gsheet_client()
+
+    # Use the Spreadsheet ID (replace with your actual ID)
+    sheet_id = "1i7bDNvLVLXN93_e-FN0JLzpg1jb64Z_aEuyPjIfwbdQ"  # Use your actual ID here
+    sheet = client.open_by_key(sheet_id).worksheet(sheet_name)
+
+    # Get all values from the sheet to check if the first row is empty (i.e., headers not created yet)
+    all_values = sheet.get_all_values()
+
+    # Define headers based on the model type for clarity in the sheet
+    base_headers = ["Họ và tên", "MSV", "Khoa", "Dự báo", "Thời gian"]
+    if sheet_name == "Trang tính1": # Full model headers
+        semester_headers = []
+        for i in range(6):
+            semester_headers += [
+                f"Số môn không thi - HK{i+1}",
+                f"Số tín chỉ không thi - HK{i+1}",
+                f"Số tín chỉ nợ - HK{i+1}",
+                f"Số môn không đạt - HK{i+1}",
+                f"Tổng tín chỉ học kỳ - HK{i+1}",
+                f"Số môn học kỳ - HK{i+1}",
+                f"Số môn đạt - HK{i+1}",
+                f"GPA - HK{i+1}",
+                f"Xếp loại - HK{i+1}"
+            ]
+        # Add nganh header
+        headers = base_headers + semester_headers + ["Ngành (0: CNTT, 1: Kinh tế)"]
+
+    elif sheet_name == "Trang tính2": # Important features model headers
+        semester_headers = []
+        for i in range(6):
+            semester_headers += [
+              �� f"Số tín chỉ đạt - HK{i+1}",
+                f"Số tín chỉ nợ - HK{i+1}",
+                f"Điểm trung bình - HK{i+1}"
+            ]
+        headers = base_headers + semester_headers
+
+
+    # If the sheet is empty or if headers are missing or mismatched, insert headers
+    if not all_values or len(all_values[0]) != len(headers):
+        sheet.clear() # Clear existing content if headers are wrong or missing
+        sheet.append_row(headers)  # Create headers
+
+    # Append data to the sheet
+    sheet.append_row(data_row)
+
+
+# ===== List all sheet names =====
+# def list_sheet_names(sheet_id):
+#     client = get_gsheet_client()
+#     sheet = client.open_by_key(sheet_id)
+#    
+#     # List all sheet names
+#     sheet_names = [worksheet.title for worksheet in sheet.worksheets()]
+#     return sheet_names
+
 
 
 # ===== HEADER =====
@@ -182,210 +132,201 @@ model_type = st.sidebar.selectbox("🧠 Chọn mô hình dự báo:", ["Dùng to
 # ===== Giao diện nhập ví dụ =====
 st.subheader("🔢 Chọn ví dụ mẫu hoặc nhập thông tin cá nhân")
 
-# Update sample options based on selected model type
-if model_type == "Dùng toàn bộ đặc trưng":
-     sample_option = st.selectbox("📝 Chọn ví dụ:", ["Không ví dụ", "Dùng ví dụ mẫu ngành Công nghệ thông tin", "Dùng ví dụ mẫu ngành Kinh tế"])
-else: # "Dùng đặc trưng quan trọng"
-     sample_option = st.selectbox("📝 Chọn ví dụ:", ["Không ví dụ", "Dùng ví dụ mẫu ngành Công nghệ thông tin", "Dùng ví dụ mẫu ngành Kinh tế"]) # Keep options for consistency
-
+sample_option = st.selectbox("📝 Chọn ví dụ:", ["Không ví dụ", "Dùng ví dụ mẫu ngành Công nghệ thông tin", "Dùng ví dụ mẫu ngành Kinh tế"])
 
 # ===== Ví dụ mẫu cho mô hình "Dùng toàn bộ dữ liệu" =====
 sample_cntt_example_full = {
-    "name": "Nguyễn Văn A",
-    "student_id": "10117367",
-    "major": "Công nghệ thông tin",
-    "semester_data": [
-        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 8.73, 0, # HK1: sm0, tc0, tcno, mhno, TCHK, smhk, mhpass, TBCHK, xeploai, sotc_qua (this last one was added in the code logic, need to check the original data structure)
-        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 8.19, 0, # HK2
-        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 7.90, 0, # HK3
-        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 8.19, 0, # HK4
-        0, 0, 0, 0, 19, 7, 6, 8.18, 0, # HK5
-        0, 0, 5, 2, 19, 7, 5, 7.10, 1  # HK6
-    ]
+    "name": "Nguyễn Văn A",
+    "student_id": "10117367",
+    "major": "Công nghệ thông tin",
+    "semester_data": [
+        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 8.73, 0, # HK1
+        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 8.19, 0, # HK2
+        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 7.90, 0, # HK3
+        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 8.19, 0, # HK4
+        0, 0, 0, 0, 19, 7, 6, 8.18, 0, # HK5
+        0, 0, 5, 2, 19, 7, 5, 7.10, 1 # HK6
+    ]
 }
 
-# Correcting sample data structure for the full model (input_semester returns 10 values)
-# Let's re-examine the input_semester function's return:
-# return [somon0thi, sotc0thi, sotcno, mhno, TCHK, smhk, mhpass, TBCHK, xep_loai_selected, sotc_qua] - This is 10 values.
-# The sample data has 9 values per semester. This is a mismatch.
-# Let's adjust the sample data to match the 10 expected values per semester by adding a placeholder (e.g., 0) for 'sotc_qua' in the sample data, assuming it was derived or not a direct input feature in the original data.
-
-sample_cntt_example_full = {
-    "name": "Nguyễn Văn A",
-    "student_id": "10117367",
-    "major": "Công nghệ thông tin",
-    "semester_data": [
-        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 8.73, 0, 17, # HK1: sm0, tc0, tcno, mhno, TCHK, smhk, mhpass, TBCHK, xeploai, sotc_qua
-        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 8.19, 0, 17, # HK2
-        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 7.90, 0, 17, # HK3
-        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 8.19, 0, 17, # HK4
-        0, 0, 0, 0, 19, 7, 6, 8.18, 0, 19, # HK5
-        0, 0, 5, 2, 19, 7, 5, 7.10, 1, 14  # HK6 (tc_qua = TCHK - tcno = 19 - 5 = 14)
-    ]
-}
-
-sample_kinhte_example_full = {
-    "name": "Trần Thị C",
-    "student_id": "11418093",
-    "major": "Kinh tế",
-    "semester_data": [
-        0, 0, 0, 0, 16, 6, 6, 7.00, 1, 16, # HK1
-        0, 0, 0, 0, 18, 7, 7, 8.20, 1, 18, # HK2
-        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 7.80, 1, 17, # HK3
-        0, 0, 0, 0, 17, 7, 6, 7.90, 1, 17, # HK4
-        0, 0, 0, 0, 19, 8, 5, 8.10, 0, 19, # HK5
-        0, 0, 8, 2, 19, 7, 6, 7.30, 1, 11  # HK6 (tc_qua = TCHK - tcno = 19 - 8 = 11)
-    ]
+# ===== Ví dụ mẫu cho mô hình "Dùng mô hình đơn giản" =====
+# ===== Ví dụ cho mô hình "Dùng mô hình đơn giản" cho Kinh tế =====
+sample_kinhte_example_simple = {
+    "name": "Trần Thị B",
+    "student_id": "11418092",
+    "major": "Kinh tế",
+    "semester_data": [
+        17, 7, 7.64,  # Học kỳ 1: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        17, 7, 7.19,  # Học kỳ 2: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        17, 7, 6.94,  # Học kỳ 3: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        17, 7, 7.19,  # Học kỳ 4: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        19, 7, 7.65,  # Học kỳ 5: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        19, 7, 7.49   # Học kỳ 6: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+    ]
 }
 
 
-# ===== Ví dụ cho mô hình "Dùng đặc trưng quan trọng" (matching image layout) =====
-# Features: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ không đạt, Điểm trung bình hệ 10
+# ===== Ví dụ cho mô hình "Dùng mô hình đơn giản" cho CNTT =====
 sample_cntt_example_simple = {
-    "name": "Nguyễn Văn B",
-    "student_id": "10117368",
-    "major": "Công nghệ thông tin",
-    "semester_data": [
-        15, 0, 7.50,  # Học kỳ 1: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ không đạt, Điểm trung bình hệ 10
-        17, 0, 8.10,  # Học kỳ 2
-        18, 0, 7.90,  # Học kỳ 3
-        17, 0, 7.80,  # Học kỳ 4
-        19, 0, 8.30,  # Học kỳ 5
-        19, 0, 7.20   # Học kỳ 6
-    ]
+    "name": "Nguyễn Văn B",
+    "student_id": "10117368",
+    "major": "Công nghệ thông tin",
+    "semester_data": [
+        15, 8, 7.50,  # Học kỳ 1: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        17, 7, 8.10,  # Học kỳ 2: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        18, 7, 7.90,  # Học kỳ 3: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        17, 7, 7.80,  # Học kỳ 4: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        19, 8, 8.30,  # Học kỳ 5: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+        19, 7, 7.20   # Học kỳ 6: Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA
+    ]
 }
 
-sample_kinhte_example_simple = {
-    "name": "Trần Thị B",
-    "student_id": "11418092",
-    "major": "Kinh tế",
-    "semester_data": [
-        17, 0, 7.64,  # Học kỳ 1
-        17, 0, 7.19,  # Học kỳ 2
-        17, 0, 6.94,  # Học kỳ 3
-        17, 0, 7.19,  # Học kỳ 4
-        19, 0, 7.65,  # Học kỳ 5
-        19, 0, 7.49   # Học kỳ 6
-    ]
+# ===== Ví dụ cho mô hình "Dùng mô hình đơn giản" cho Kinh tế =====
+sample_kinhte_example_full = {
+    "name": "Trần Thị C",
+    "student_id": "11418093",
+    "major": "Kinh tế",
+    "semester_data": [
+        0, 0, 0, 0, 16, 6, 6, 7.00, 1, # HK1
+        0, 0, 0, 0, 18, 7, 7, 8.20, 1, # HK2
+        0, 0, 0, 0, 17, 7, 7, 7.80, 1, # HK3
+        0, 0, 0, 0, 17, 7, 6, 7.90, 1, # HK4
+        0, 0, 0, 0, 19, 8, 5, 8.10, 0, # HK5
+        0, 0, 8, 2, 19, 7, 6, 7.30, 1 # HK6
+    ]
 }
 
 
 # ===== Thông tin cá nhân =====
-# Determine which example data to use based on sample_option and model_type
-current_sample_data = None
-if sample_option == "Dùng ví dụ mẫu ngành Công nghệ thông tin":
-    current_sample_data = sample_cntt_example_full if model_type == "Dùng toàn bộ đặc trưng" else sample_cntt_example_simple
-elif sample_option == "Dùng ví dụ mẫu ngành Kinh tế":
-    current_sample_data = sample_kinhte_example_full if model_type == "Dùng toàn bộ đặc trưng" else sample_kinhte_example_simple
-
-name = st.text_input("👤 Họ và tên", value=current_sample_data["name"] if current_sample_data else "")
-student_id = st.text_input("🎓 Mã sinh viên", value=current_sample_data["student_id"] if current_sample_data else "")
-# Find the correct index for the default major
-major_options = ["Công nghệ thông tin", "Kinh tế"]
-default_major_index = major_options.index(current_sample_data["major"]) if current_sample_data and current_sample_data["major"] in major_options else 0
-major = st.selectbox("📚 Ngành học", major_options, index=default_major_index)
+# Determine which example data to use based on model type and selected option
+if model_type == "Dùng toàn bộ đặc trưng":
+    if sample_option == "Dùng ví dụ mẫu ngành Công nghệ thông tin":
+        selected_example_data = sample_cntt_example_full
+        default_major_index = 0
+    elif sample_option == "Dùng ví dụ mẫu ngành Kinh tế":
+        selected_example_data = sample_kinhte_example_full
+        default_major_index = 1
+    else:
+        selected_example_data = None
+        default_major_index = 0 # Default to CNTT
+else: # Dùng đặc trưng quan trọng
+    if sample_option == "Dùng ví dụ mẫu ngành Công nghệ thông tin":
+        selected_example_data = sample_cntt_example_simple
+        default_major_index = 0
+    elif sample_option == "Dùng ví dụ mẫu ngành Kinh tế":
+        selected_example_data = sample_kinhte_example_simple
+        default_major_index = 1
+    else:
+        selected_example_data = None
+        default_major_index = 0 # Default to CNTT
+
+
+name_value = selected_example_data["name"] if selected_example_data else ""
+student_id_value = selected_example_data["student_id"] if selected_example_data else ""
+
+
+name = st.text_input("👤 Họ và tên", value=name_value)
+student_id = st.text_input("🎓 Mã sinh viên", value=student_id_value)
+major = st.selectbox("📚 Ngành học", ["Công nghệ thông tin", "Kinh tế"], index=default_major_index)
 
 
 st.write("---")
 
-# ===== Nhập thông tin học kỳ functions =====
+# ===== Nhập thông tin học kỳ =====
 def input_semester_full(semester_label, default_values=None):
-    # Ensure default_values has enough elements, pad with None if necessary
-    padded_defaults = (default_values + [None] * 10)[:10] if default_values else [None] * 10
-
-    with st.expander(f"📖 {semester_label}", expanded=True):
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        with col1:
-            somon0thi = st.number_input("Số môn không thi", min_value=0, value=int(padded_defaults[0]) if padded_defaults[0] is not None else 0, key=f"sm0_{semester_label}")
-            sotc0thi = st.number_input("Số tín chỉ không thi", min_value=0, value=int(padded_defaults[1]) if padded_defaults[1] is not None else 0, key=f"tc0_{semester_label}")
-            sotcno = st.number_input("Số tín chỉ nợ", min_value=0, value=int(padded_defaults[2]) if padded_defaults[2] is not None else 0, key=f"tcno_{semester_label}")
-            mhno = st.number_input("Số môn không đạt", min_value=0, value=int(padded_defaults[3]) if padded_defaults[3] is not None else 0, key=f"mhno_{semester_label}")
-            # Calculate default_tc_qua based on TCHK and sotcno if TCHK is available
-            default_tc_qua_calc = (int(padded_defaults[4]) - int(padded_defaults[2])) if padded_defaults[4] is not None and padded_defaults[2] is not None else 0
-            # Use the provided default_tc_qua if available, otherwise use the calculated one
-            sotc_qua = st.number_input("Số tín chỉ qua môn", min_value=0, value=int(padded_defaults[9]) if padded_defaults[9] is not None else default_tc_qua_calc, key=f"tcqua_{semester_label}")
-
-        with col2:
-            TCHK = st.number_input("Tổng tín chỉ học kỳ", min_value=0, value=int(padded_defaults[4]) if padded_defaults[4] is not None else 0, key=f"tchk_{semester_label}")
-            smhk = st.number_input("Số môn học kỳ", min_value=0, value=int(padded_defaults[5]) if padded_defaults[5] is not None else 0, key=f"smhk_{semester_label}")
-            mhpass = st.number_input("Số môn đạt", min_value=0, value=int(padded_defaults[6]) if padded_defaults[6] is not None else 0, key=f"mhpass_{semester_label}")
-            TBCHK = st.number_input("GPA", min_value=0.0, max_value=10.0, value=float(padded_defaults[7]) if padded_defaults[7] is not None else 0.0, step=0.01, key=f"gpa_{semester_label}")
-            xep_loai_selected = st.selectbox("Xếp loại", list(range(7)), index=int(padded_defaults[8]) if padded_defaults[8] is not None and int(padded_defaults[8]) < 7 else 0, key=f"xeploai_{semester_label}")
-
-    # Return the 10 values in the expected order for the full model
-    return [somon0thi, sotc0thi, sotcno, mhno, TCHK, smhk, mhpass, TBCHK, xep_loai_selected, sotc_qua]
-
-
-def input_important_features(semester_label, default_values=None):
-    # Ensure default_values has enough elements, pad with None if necessary (expecting 3 values)
-    padded_defaults = (default_values + [None] * 3)[:3] if default_values else [None] * 3
-
-    with st.expander(f"📘 {semester_label}", expanded=True):
-        # Removed columns to match the image layout (vertical inputs)
-        sotc_qua = st.number_input("Số tín chỉ đạt", min_value=0, value=int(padded_defaults[0]) if padded_defaults[0] is not None else 0, key=f"tcqua_imp_{semester_label}")
-        sotc0thi = st.number_input("Số tín chỉ không đạt", min_value=0, value=int(padded_defaults[1]) if padded_defaults[1] is not None else 0, key=f"tc0thi_imp_{semester_label}")
-        TBCHK = st.number_input("Điểm trung bình hệ 10", min_value=0.0, max_value=10.0, value=float(padded_defaults[2]) if padded_defaults[2] is not None else 0.0, step=0.01, key=f"gpa_imp_{semester_label}")
-
-    # Return the 3 values in the expected order for the simple model
-    return [sotc_qua, sotc0thi, TBCHK]
+    with st.expander(f"📖 {semester_label}", expanded=True):
+        col1, col2 = st.columns(2)
+        with col1:
+            somon0thi = st.number_input("Số môn không thi", 0, value=default_values[0] if default_values and len(default_values) > 0 else 0, key=f"sm0_{semester_label}")
+            sotc0thi = st.number_input("Số tín chỉ không thi", 0, value=default_values[1] if default_values and len(default_values) > 1 else 0, key=f"tc0_{semester_label}")
+            sotcno = st.number_input("Số tín chỉ nợ", 0, value=default_values[2] if default_values and len(default_values) > 2 else 0, key=f"tcno_{semester_label}")
+            mhno = st.number_input("Số môn không đạt", 0, value=default_values[3] if default_values and len(default_values) > 3 else 0, key=f"mhno_{semester_label}")
+            # Calculate default_tc_qua if possible, otherwise default to 0
+            default_tc_qua = 0
+            if default_values and len(default_values) > 4 and len(default_values) > 2:
+                default_tc_qua = default_values[4] - default_values[2]
+            sotc_qua = st.number_input("Số tín chỉ qua môn", 0, value=default_tc_qua, key=f"tcqua_{semester_label}")
+
+        with col2:
+            TCHK = st.number_input("Tổng tín chỉ học kỳ", 0, value=default_values[4] if default_values and len(default_values) > 4 else 0, key=f"tchk_{semester_label}")
+            smhk = st.number_input("Số môn học kỳ", 0, value=default_values[5] if default_values and len(default_values) > 5 else 0, key=f"smhk_{semester_label}")
+            mhpass = st.number_input("Số môn đạt", 0, value=default_values[6] if default_values and len(default_values) > 6 else 0, key=f"mhpass_{semester_label}")
+            TBCHK = st.number_input("GPA", 0.0, 10.0, value=default_values[7] if default_values and len(default_values) > 7 else 0.0, step=0.01, key=f"gpa_{semester_label}")
+            xep_loai_selected = st.selectbox("Xếp loại", list(range(7)), index=default_values[8] if default_values and len(default_values) > 8 else 0, key=f"xeploai_{semester_label}")
+
+    return [somon0thi, sotc0thi, sotcno, mhno, TCHK, smhk, mhpass, TBCHK, xep_loai_selected] # Removed sotc_qua as it's calculated
+
 
 # ===== Giao diện theo mô hình =====
 data = []
-semesters = ["HỌC KỲ I", "HỌC KỲ II", "HỌC KỲ III", "HỌC KỲ IV", "HỌC KỲ V", "HỌC KỲ VI"] # Assuming 6 semesters are still needed
+semesters = ["HỌC KỲ I", "HỌC KỲ II", "HỌC KỲ III", "HỌC KỲ IV", "HỌC KỲ V", "HỌC KỲ VI"]
 
 # Mô hình 1: "Dùng toàn bộ đặc trưng"
 if model_type == "Dùng toàn bộ đặc trưng":
     st.subheader("🔢 Nhập thông tin học kỳ chi tiết")
     for idx, sem in enumerate(semesters):
-        example_data_for_sem = current_sample_data["semester_data"][idx*10:(idx+1)*10] if current_sample_data else None # Slicing 10 values
-        data += input_semester_full(sem, example_data_for_sem)
+        example_data = sample_cntt_example_full if sample_option == "Dùng ví dụ mẫu ngành Công nghệ thông tin" else sample_kinhte_example_full if sample_option == "Dùng ví dụ mẫu ngành Kinh tế" else None
+        default_values = example_data["semester_data"][idx*9:(idx+1)*9] if example_data else None
+        data += input_semester_full(sem, default_values)
     nganh = 0 if major == "Công nghệ thông tin" else 1
     final_features = np.array(data + [nganh]).reshape(1, -1)
 
-# Mô hình 2: "Dùng đặc trưng quan trọng"
+# Mô hình 2: "Dùng đặc trưng quan trọng" (Simplified layout as per image)
 else:
-    st.subheader("✨ Nhập thông tin rút gọn")
-    for idx, sem in enumerate(semesters):
-        example_data_for_sem = current_sample_data["semester_data"][idx*3:(idx+1)*3] if current_sample_data else None # Slicing 3 values
-        data += input_important_features(sem, example_data_for_sem)
-    # For the important features model, the 'major' feature is not included in the input vector
-    final_features = np.array(data).reshape(1, -1)
+    st.subheader("✨ Nhập thông tin rút gọn")
+    
+    example_data = sample_cntt_example_simple if sample_option == "Dùng ví dụ mẫu ngành Công nghệ thông tin" else sample_kinhte_example_simple if sample_option == "Dùng ví dụ mẫu ngành Kinh tế" else None
+    semester_data_example = example_data["semester_data"] if example_data else [0, 0, 0] * 6 # Default to zeros if no example
+
+    # Row 1: HK I, HK II, HK III
+    cols1 = st.columns(3)
+    for idx, sem in enumerate(semesters[:3]):
+        with cols1[idx]:
+            with st.expander(f"📘 {sem}", expanded=True):
+                default_values = semester_data_example[idx*3:(idx+1)*3]
+                sotc_qua = st.number_input("Số tín chỉ đạt", 0, value=default_values[0] if len(default_values) > 0 else 0, key=f"tcqua_imp_{sem}")
+                sotcno = st.number_input("Số tín chỉ nợ", 0, value=default_values[1] if len(default_values) > 1 else 0, key=f"tcno_imp_{sem}")
+                TBCHK = st.number_input("Điểm trung bình", 0.0, 10.0, value=default_values[2] if len(default_values) > 2 else 0.0, step=0.01, key=f"gpa_imp_{sem}")
+                data.extend([sotc_qua, sotcno, TBCHK]) # Collect data
+
+    # Row 2: HK IV, HK V, HK VI (assuming VI is included based on semesters list)
+    cols2 = st.columns(3)
+    for idx, sem in enumerate(semesters[3:]):
+        with cols2[idx]:
+            with st.expander(f"📘 {sem}", expanded=True):
+                # Adjust index for example data: idx here is 0, 1, 2 for HK IV, V, VI
+                example_idx = idx + 3 # Adjust to get correct data from the 6 semesters
+                default_values = semester_data_example[example_idx*3:(example_idx+1)*3]
+                sotc_qua = st.number_input("Số tín chỉ đạt", 0, value=default_values[0] if len(default_values) > 0 else 0, key=f"tcqua_imp_{sem}")
+                sotcno = st.number_input("Số tín chỉ nợ", 0, value=default_values[1] if len(default_values) > 1 else 0, key=f"tcno_imp_{sem}")
+                TBCHK = st.number_input("Điểm trung bình", 0.0, 10.0, value=default_values[2] if len(default_values) > 2 else 0.0, step=0.01, key=f"gpa_imp_{sem}")
+                data.extend([sotc_qua, sotcno, TBCHK]) # Collect data
+
+    final_features = np.array(data).reshape(1, -1)
 
 
 # ===== Predict =====
 if st.button("🎯 DỰ BÁO"):
-    if model_type == "Dùng toàn bộ đặc trưng":
-        # Ensure the number of features matches the model's expectation (6 semesters * 10 features/sem + 1 major = 61)
-        if final_features.shape[1] != 61:
-             st.error(f"Mismatch in number of features for 'Dùng toàn bộ đặc trưng' model. Expected 61, got {final_features.shape[1]}. Please check the input fields.")
-        else:
-            prediction = model_full.predict(final_features)
-            sheet_name = "Trang tính1"  # For full data model, save to Trang tính1
-
-            if prediction[0] == 1:
-                st.success(f"🎉 Chúc mừng bạn {name} - {major}! Bạn có khả năng tốt nghiệp đúng hạn!")
-                st.balloons()
-            else:
-                st.error(f"⚠️ Bạn {name} - {major} cần cố gắng hơn! Có nguy cơ trễ hạn.")
-                st.snow()
-
-            # Ghi log lên Google Sheets
-            save_to_gsheet(name, student_id, major, prediction, data,sheet_name)  # Pass data to save function
-
-    else: # model_type == "Dùng đặc trưng quan trọng"
-        # Ensure the number of features matches the model's expectation (6 semesters * 3 features/sem = 18)
-        if final_features.shape[1] != 18:
-             st.error(f"Mismatch in number of features for 'Dùng đặc trưng quan trọng' model. Expected 18, got {final_features.shape[1]}. Please check the input fields.")
-        else:
-            prediction = model_important.predict(final_features)
-            sheet_name = "Trang tính2"  # For important features model, save to Trang tính2
-
-            if prediction[0] == 1:
-                st.success(f"🎉 Chúc mừng bạn {name} - {major}! Bạn có khả năng tốt nghiệp đúng hạn!")
-                st.balloons()
-            else:
-                st.error(f"⚠️ Bạn {name} - {major} cần cố gắng hơn! Có nguy cơ trễ hạn.")
-                st.snow()
-
-            # Ghi log lên Google Sheets
-            save_to_gsheet(name, student_id, major, prediction, data,sheet_name)  # Pass data to save function
+    if model_type == "Dùng toàn bộ đặc trưng":
+        prediction = model_full.predict(final_features)
+        sheet_name = "Trang tính1"  # For full data model, save to Trang tính1
+
+    else:
+        prediction = model_important.predict(final_features)
+        sheet_name = "Trang tính2"  # For full data model, save to Trang tính1
+
+
+    if prediction[0] == 1:
+        st.success(f"🎉 Chúc mừng bạn {name} - {major}! Bạn có khả năng tốt nghiệp đúng hạn!")
+        st.balloons()
+    else:
+        st.error(f"⚠️ Bạn {name} - {major} cần cố gắng hơn! Có nguy cơ trễ hạn.")
+        st.snow()
+
+    # # Debugging: List all sheet names
+    # sheet_id = "1i7bDNvLVLXN93_e-FN0JLzpg1jb64Z_aEuyPjIfwbdQ"  # Use your actual Spreadsheet ID
+    # sheet_names = list_sheet_names(sheet_id)
+    # st.write("Available sheet names:", sheet_names)
+
+    # Ghi log lên Google Sheets
+    save_to_gsheet(name, student_id, major, prediction, data,sheet_name)  # Pass data to save function