import streamlit as st
import pandas as pd
import joblib

# Debug initial
st.write("Démarrage de l'application sur Hugging Face...")

# Chargement du modèle
try:
    model = joblib.load("modele_prediction_hpp.pkl")
    st.success("Modèle chargé avec succès")
except Exception as e:
    st.error(f"Erreur lors du chargement du modèle : {e}")
    st.stop()

# Interface
st.title("🩺 Application de Prédiction d'HPP sévère")

uploaded_file = st.file_uploader(
    "Importer votre fichier CSV avec les variables nécessaires", type="csv"
)
if uploaded_file is not None:
    st.write(
        f"Fichier uploadé : {uploaded_file.name} (taille : {uploaded_file.size} octets)"
    )
    try:
        data = pd.read_csv(uploaded_file)
        st.success("CSV lu avec succès")
        st.write("### Données importées :")
        st.dataframe(data.head())
    except Exception as e:
        st.error(f"Erreur lors de la lecture du CSV : {e}")
        st.stop()

    if st.button("Prédire"):
        st.write("Lancement des prédictions...")
        with st.spinner("Prédictions en cours..."):
            try:
                predictions = model.predict(data)
                prediction_probs = model.predict_proba(data)[:, 1]
                data["Prédiction"] = predictions
                data["Probabilité_HPP"] = prediction_probs
                st.write("### Résultats des Prédictions :")
                st.dataframe(data)

                csv = data.to_csv(index=False).encode("utf-8")
                st.download_button(
                    label="Télécharger les résultats en CSV",
                    data=csv,
                    file_name="resultats_predictions.csv",
                    mime="text/csv",
                )
            except Exception as e:
                st.error(f"Erreur lors de la prédiction : {e}")