Update app.py

app.py

@@ -242,15 +242,25 @@ if model_type == "Dùng toàn bộ đặc trưng":
 
 # Mô hình 2: "Dùng mô hình đơn giản"
 else:
-        
-    # Ensure the example defaults to "Không ví dụ" when model type is 2
-    
     st.subheader("✨ Nhập thông tin rút gọn")
+    
     # Allow selecting an example
     for idx, sem in enumerate(semesters):
         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
         default_values = example_data["semester_data"][idx*3:(idx+1)*3] if example_data else None  # Fix this line to slice 3 values per semester (Số tín chỉ đạt, Số tín chỉ nợ, GPA)
-        data += input_important_features(sem, default_values)
+        
+        # Use expander to group each semester's fields in a collapsible box
+        with st.expander(f"📘 {sem}", expanded=True):
+            col1, col2 = st.columns(2)
+            with col1:
+                sotc_qua = st.number_input(f"Số tín chỉ đạt - {sem}", 0, value=default_values[0] if default_values else 0, key=f"tcqua_imp_{sem}")
+                sotcno = st.number_input(f"Số tín chỉ nợ - {sem}", 0, value=default_values[1] if default_values else 0, key=f"tcno_imp_{sem}")
+            with col2:
+                TBCHK = st.number_input(f"Điểm trung bình - {sem}", 0.0, 10.0, value=default_values[2] if default_values else 0.0, step=0.01, key=f"gpa_imp_{sem}")
+            
+            # Collect semester data
+            data += [sotc_qua, sotcno, TBCHK]  
+    
     final_features = np.array(data).reshape(1, -1)
 
 # ===== Predict =====