app.py

# Actualizado por: José Carlos Machicao, Fecha de actualización: 2024_07_08, Lima
# Esta vinculado a los PKL de https://sites.google.com/continental.edu.pe/edusights/inicio

# Importacion de librerias
import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
import plotly.express as px
import streamlit as st
from es_class_nn import SimplePlusNN2
from prediction_analyzer import PredictionAnalyzer
version_name = 'CON_44'

c1, c2 = st.columns([6,6])
with c2:
    st.image('img/logo_vidad.png', width=300, caption='https://www.continental.edu.pe/')

st.title("Predicción de Abandono o Permanencia")
st.write("Cargue el archivo PKL para visualizar el análisis de su contenido.")

st.write('Cargue el archivo con datos nuevos aqui. Este archivo deberá seguir las pautas del diccionario de categorías y deberá estar en formato XLSX')
st.write('En caso no conozca el diccionario descarguelo aquí.')
st.link_button('Diccionario', 'https://huggingface.co/spaces/gestiodinamica/continental_predictivo/resolve/main/auxiliares/diccionario_variables_pkl_train.txt?download=true')

uploaded_file = st.file_uploader("Cargar archivo: ", type='xlsx')

if uploaded_file is not None:

    df_2 = pd.read_excel(uploaded_file)
    
    # Procesamiento de archivo listo para predicción
    df_2 = df_2.dropna(axis=0)
    df_2.index = df_2.DNI
    df_2.drop(columns=['DNI'], inplace=True)
    st.write('Dimensiones de archivo ingresado: ', df_2.shape)
    
    cat_list = []
    num_list = []
    for col in df_2.columns:
        if df_2[col].dtype == 'object':
            if len(df_2[col].unique()) < 35:
                cat_list.append(col)
        else:
            num_list.append(col)

    df_a = df_2[cat_list]
    df_b = pd.get_dummies(df_a)
    df_b = df_b.set_index(df_2.index)
    #df_b.index
    scaler = MinMaxScaler()
    X_sc = scaler.fit_transform(df_b)
    df_sc = pd.DataFrame(X_sc)
    df_sc.columns = df_b.columns
    df_n = df_2[num_list]
    df_n = df_n.set_index(df_2.index)
    #df_n.index
    df_sc.index = df_b.index
    if (df_sc.index == df_n.index).sum()==len(df_2):
        st.write('Indices Consistentes Verificados.')
    df_r = pd.concat([df_sc, df_n], axis=1)
    st.write('Dimensiones del archivo procesado: ', df_r.shape)
    
    
    list_df_modelo = pd.read_excel('auxiliares/lista_categorias_CON_44_v0.xlsx')
    lista_categorias = list_df_modelo[0].to_list()
    
    cats_ad = []
    cats_res = []
    for c in df_r.columns:
        if c not in lista_categorias:
            cats_ad.append(c)
        else:
            cats_res.append(c)
    
    cats_dis = []
    cats_res2 = []
    for c in lista_categorias:
        if c not in df_r.columns:
            cats_dis.append(c)
        else:
            cats_res2.append(c)
    
    df_ad = pd.DataFrame(0, index=range(140), columns=cats_dis)
    df_ad.index = df_r.index
    df_base = df_r[cats_res]
    df_base.index = df_r.index
    df_tot = pd.concat([df_base, df_ad], axis=1)
    
    cats_test = []
    for c in df_tot.columns:
        if c in lista_categorias:
            cats_test.append(c)
        
    cats_final = []
    for c in lista_categorias:
        if c[0:6]=='ESTADO':
            print(c)
        else:
            cats_final.append(c)

    df_ready = df_tot[cats_final]
    #df_ready.shape
    #st.write(df_ready.index[0:10])
    st.write('Dimensiones del archivo para predicción: ', df_ready.shape)

    DROPOUTX = 0.10
    version_name = 'CON_44'
    X_train = df_ready.values
    X_train_tensor = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32)
    st.write('Dimensiones del tensor: ', X_train_tensor.shape)
    input_size = X_train_tensor.shape[1]
    num_classes = 2

    model = SimplePlusNN2(input_size, num_classes)
    data_path = 'models/'
    dict_name = f'edusights_20240702_state_dict_{version_name}.pth'
    st.write(dict_name)
    model.load_state_dict(torch.load(data_path+dict_name))
    model.eval()
    
    outputs = model(X_train_tensor)
    outputs_show = outputs.detach().numpy().flatten()
    st.write('Salida: ', outputs_show.shape)
    outputs_show[outputs_show > 0.51] = 1.0
    outputs_show[outputs_show < 0.49] = 0.0
    filtered_arr = outputs_show[(outputs_show == 0.0) | (outputs_show == 1.0)]
    unique, counts = np.unique(filtered_arr, return_counts=True)
    st.write(unique, counts)
    pred_df = pd.DataFrame(filtered_arr)
    st.write('Dimensión de predicciones totales: ', pred_df.shape)
    df_ready_2 = df_ready.copy()
    df_ready_2['Predicción'] = pred_df
    st.write(df_ready_2.head())

    analyzer = PredictionAnalyzer(model, df_ready)
    results_df = analyzer.predictions_loop()
    st.write(results_df)

    csv_out = df_ready_2.to_csv(encoding='iso-8859-1')
    st.download_button(
        label="Descargar Predicciones Totales", data=csv_out,
        file_name='predicciones_carga.csv', mime='text/csv'
    )
    
    csv_out = results_df.to_csv(encoding='iso-8859-1')
    st.download_button(
        label="Descargar Predicciones por Categoría", data=csv_out,
        file_name='predicciones_carga.csv', mime='text/csv'
    )
        
c3, c4 = st.columns([6,6])
with c3:
    st.image('img/gdmklogo.png', width=100, caption='Powered by GestioDinámica 2024')