Code Editor for app.py

import streamlit as st
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Creating sample pizza data since we don't have access to the original file
df = pd.DataFrame({
    'diametro': [20, 25, 30, 35, 40, 45],
    'preco': [30, 45, 60, 75, 90, 105]
})

# Training the model
modelo = LinearRegression()
X = df[['diametro']]
y = df[['preco']]
modelo.fit(X, y)

# Streamlit app
st.title("Prevendo o valor de uma pizza")
st.write("Este app prevê o preço de uma pizza baseado no seu diâmetro.")

# Input for diameter
diametro = st.slider("Selecione o diâmetro da pizza (cm)", 
                     min_value=10, 
                     max_value=50, 
                     value=25)

# Making prediction
preco_previsto = modelo.predict([[diametro]])[0][0]

# Showing results
st.write(f"O preço previsto para uma pizza de {diametro}cm é: R$ {preco_previsto:.2f}")

# Showing the data
st.subheader("Dados utilizados para treinamento")
st.table(df)