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@@ -278,23 +278,40 @@ with tab3:
     if 'Predicted_target' in filtered_data.columns and not np.all(predicted_target == 0):
         # Escolher a primeira coordenada para pesquisa
         coord_pesquisa = [filtered_data.iloc[0]['latitude'], filtered_data.iloc[0]['longitude']]
+        valor_pesquisa = filtered_data.iloc[0]['Predicted_target']
     
-        # Criar o mapa centralizado na coordenada pesquisada com um nível de zoom alto
-        mapa = folium.Map(location=coord_pesquisa, zoom_start=12)
+        # Criar o mapa centralizado na coordenada pesquisada com um nível de zoom mais próximo
+        mapa = folium.Map(location=coord_pesquisa, zoom_start=18)
         marker_cluster = MarkerCluster().add_to(mapa)
     
+        # Adicionar marcador para a coordenada de pesquisa com o valor previsto
+        folium.Marker(
+            coord_pesquisa,
+            popup=f"<b>Local de Pesquisa</b><br>Valor Previsto: {valor_pesquisa:.2f}",
+            icon=folium.Icon(color="red", icon="info-sign")
+        ).add_to(marker_cluster)
+    
         # Iterar pelos 5 pontos mais próximos e conectar os vizinhos à coordenada de pesquisa
         for neighbor_idx in indices[0]:  # Usar apenas os 5 vizinhos mais próximos da primeira coordenada
             neighbor_row = filtered_data.iloc[neighbor_idx]
             coord_vizinho = [neighbor_row['latitude'], neighbor_row['longitude']]
+            valor_previsto = neighbor_row['Predicted_target']
+            valor_observado = neighbor_row['target_column']
             
-            # Adicionar marcadores e linhas de conexão
-            folium.Marker(coord_vizinho, popup=f"Predicted: {neighbor_row['Predicted_target']:.2f}").add_to(marker_cluster)
+            # Adicionar marcadores para os vizinhos com informações de valor previsto e observado
+            folium.Marker(
+                coord_vizinho,
+                popup=(f"<b>Vizinho</b><br>Valor Previsto: {valor_previsto:.2f}<br>"
+                       f"Valor Observado: {valor_observado:.2f}"),
+                icon=folium.Icon(color="blue", icon="info-sign")
+            ).add_to(marker_cluster)
+    
+            # Adicionar linha de conexão entre a coordenada de pesquisa e o vizinho
             folium.PolyLine([coord_pesquisa, coord_vizinho], color='blue', weight=2).add_to(mapa)
     
         # Exibir o mapa no Streamlit
         st.markdown("## **Mapa dos 5 Vizinhos mais Próximos (KNN)**")
-        st.write("O mapa mostra os 5 pontos de dados mais próximos ao ponto de pesquisa.")
+        st.write("O mapa mostra os 5 pontos de dados mais próximos ao ponto de pesquisa, com informações de valores previstos e observados.")
         st.components.v1.html(mapa._repr_html_(), height=500)
     else:
         st.warning(f"**Dados insuficientes para inferência do valor. Mínimo necessário:** {k_threshold}")