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-import gradio as gr
-import joblib
-import pandas as pd
-
-# 1. Cargar el modelo
-try:
-    modelo = joblib.load("modelo_churn.joblib")
-except:
-    modelo = None
-
-# 2. Función lógica y de predicción
-def analizar_cliente(antiguedad, pago, contrato, internet, seguridad, soporte, factura):
-    # Si no hay modelo, avisar
-    if modelo is None:
-        return {"Error": 0}, "⚠ Error: No se encontró el archivo 'modelo_churn.joblib'. Súbelo a Hugging Face."
-
-    # --- TRANSFORMACIÓN DE DATOS ---
-    # Convertimos lo que elige el usuario (Texto) a lo que entiende el modelo (Números)
-    
-    # Mapeo de Contrato
-    if contrato == "Mes a Mes": con_code = 0
-    elif contrato == "Un año": con_code = 1
-    else: con_code = 2 # Dos años
-    
-    # Mapeo de Internet
-    if internet == "DSL": int_code = 0
-    elif internet == "Fibra Óptica": int_code = 1
-    else: int_code = 2 # No tiene
-    
-    # Mapeo de Checkboxes (True/False -> 1/0)
-    sec_code = 1 if seguridad else 0
-    sop_code = 1 if soporte else 0
-    fac_code = 1 if factura else 0
-    
-    # Crear el DataFrame con las 7 columnas exactas del entrenamiento
-    datos = pd.DataFrame([[antiguedad, pago, con_code, int_code, sec_code, sop_code, fac_code]], 
-                         columns=['tenure', 'MonthlyCharges', 'Contract_Code', 'Internet_Code', 
-                                  'OnlineSecurity_Code', 'TechSupport_Code', 'Paperless_Code'])
-    
-    # --- PREDICCIÓN ---
-    # Obtenemos la probabilidad [Sano, Fuga]
-    proba = modelo.predict_proba(datos)[0]
-    riesgo = proba[1] # Probabilidad de que se vaya
-    
-    # Resultado para la gráfica de barras
-    resultado_grafico = {"Cliente Fiel": float(proba[0]), "Posible Fuga": float(proba[1])}
-    
-    # --- RECOMENDACIÓN DE NEGOCIO (ESTRATEGIA) ---
-    consejo = ""
-    if riesgo < 0.35:
-        consejo = "✅ CLIENTE SEGURO: El riesgo es bajo. Es un buen momento para ofrecerle productos adicionales (Up-selling)."
-    elif riesgo < 0.65:
-        consejo = "⚠ RIESGO MEDIO: Cliente indeciso. Se recomienda ofrecer un descuento del 10% en la próxima factura para fidelizarlo."
-    else:
-        consejo = "🚨 ALERTA ALTA: Riesgo crítico de abandono. Acción sugerida: Llamada prioritaria y ofrecer contrato a 1 año con precio preferencial."
-
-    return resultado_grafico, consejo
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-# 3. Diseño de la Interfaz (Layout profesional)
-with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as interfaz:
-    
-    gr.Markdown("# 📉 Dashboard de Predicción de Fugas (Telco Churn)")
-    gr.Markdown("Introduce los datos del cliente para evaluar su riesgo de abandono y obtener estrategias de retención.")
-    
-    gr.Markdown("---")
-    
-    with gr.Row():
-        # COLUMNA 1: DATOS ECONÓMICOS
-        with gr.Column():
-            gr.Markdown("### 💵 Facturación")
-            in_pago = gr.Slider(minimum=20, maximum=150, value=70, label="Pago Mensual ($)")
-            in_contrato = gr.Dropdown(choices=["Mes a Mes", "Un año", "Dos años"], value="Mes a Mes", label="Tipo de Contrato")
-            in_factura = gr.Checkbox(label="¿Usa Facturación Digital?", value=True)
-            
-        # COLUMNA 2: DATOS TÉCNICOS
-        with gr.Column():
-            gr.Markdown("### 📡 Servicios")
-            in_internet = gr.Dropdown(choices=["DSL", "Fibra Óptica", "Ninguno"], value="Fibra Óptica", label="Tipo de Internet")
-            in_seguridad = gr.Checkbox(label="¿Tiene Seguridad Online?", value=False)
-            in_soporte = gr.Checkbox(label="¿Tiene Soporte Técnico?", value=False)
-
-        # COLUMNA 3: PERFIL
-        with gr.Column():
-            gr.Markdown("### 👤 Antigüedad")
-            in_antiguedad = gr.Slider(minimum=0, maximum=72, step=1, value=10, label="Meses en la empresa")
-            # Botón grande y llamativo
-            btn_calcular = gr.Button("🔍 ANALIZAR RIESGO", variant="primary", size="lg")
-
-    gr.Markdown("---")
-    
-    # ZONA DE RESULTADOS
-    with gr.Row():
-        with gr.Column(scale=1):
-            # Gráfica de barras
-            out_grafica = gr.Label(num_top_classes=2, label="Probabilidad Calculada")
-        with gr.Column(scale=2):
-            # Caja de texto con el consejo
-            out_consejo = gr.Textbox(label="💡 Estrategia Recomendada por IA", lines=3)
-
-    # Conectar la lógica
-    btn_calcular.click(
-        fn=analizar_cliente,
-        inputs=[in_antiguedad, in_pago, in_contrato, in_internet, in_seguridad, in_soporte, in_factura],
-        outputs=[out_grafica, out_consejo]
-    )
-
-# 4. Lanzar
-interfaz.launch()