প্রোগ্রেসিভ ডিসক্লোজার — ধাপে ধাপে এক্সপ্লেনেশন

explanation_levels = {
    "loan_app_482": {
        1: "আবেদনটি প্রত্যাখ্যাত হয়েছে, প্রধানত উচ্চ ক্রেডিট-ব্যবহারের হারের কারণে।",
        2: "প্রধান কারণ (প্রভাবের ক্রম অনুযায়ী): credit_utilization (সবচেয়ে বড় নেতিবাচক প্রভাব), "
           "late_payments, account_age। মোট স্কোর: -0.30 (থ্রেশহোল্ড 0.00)।",
        3: "সম্পূর্ণ ব্রেকডাউন -- প্রতিটি ফিচারের অবদান = ওয়েট x (মান - বেসলাইন): income +0.040, "
           "credit_utilization -0.200, late_payments -0.090, account_age -0.020। মডেল: রৈখিক স্কোরিং "
           "ফাংশন। কন্ট্রাস্টিভ: credit_utilization ০.২০ বা তার কম হলে অনুমোদিত হতো (বর্তমান মান ০.৮০)।",
    }
}

def get_explanation(decision_id, requested_level):
    levels = explanation_levels[decision_id]
    max_level = max(levels.keys())
    clamped = max(1, min(requested_level, max_level))
    return clamped, levels[clamped]

print("অনুরোধ করা লেভেল অনুযায়ী দেখানো এক্সপ্লেনেশন:\n")
for requested in [1, 2, 3, 5, 0]:
    clamped, text = get_explanation("loan_app_482", requested)
    print(f"অনুরোধ লেভেল {requested} -> দেখানো হচ্ছে লেভেল {clamped}:")
    print(f"  {text}\n")

explanation_levels = {
    "loan_app_482": {
        1: "আবেদনটি প্রত্যাখ্যাত হয়েছে, প্রধানত উচ্চ ক্রেডিট-ব্যবহারের হারের কারণে।",
        2: "প্রধান কারণ (প্রভাবের ক্রম অনুযায়ী): credit_utilization (সবচেয়ে বড় নেতিবাচক প্রভাব), "
           "late_payments, account_age। মোট স্কোর: -0.30 (থ্রেশহোল্ড 0.00)।",
        3: "সম্পূর্ণ ব্রেকডাউন -- প্রতিটি ফিচারের অবদান = ওয়েট x (মান - বেসলাইন): income +0.040, "
           "credit_utilization -0.200, late_payments -0.090, account_age -0.020। মডেল: রৈখিক স্কোরিং "
           "ফাংশন। কন্ট্রাস্টিভ: credit_utilization ০.২০ বা তার কম হলে অনুমোদিত হতো (বর্তমান মান ০.৮০)।",
    }
}

def get_explanation(decision_id, requested_level):
    levels = explanation_levels[decision_id]
    max_level = max(levels.keys())
    clamped = max(1, min(requested_level, max_level))
    return clamped, levels[clamped]

depth_names = {"সংক্ষিপ্ত": 1, "স্ট্যান্ডার্ড": 2, "বিস্তারিত": 3}

def get_explanation_by_name(decision_id, depth_name):
    level = depth_names.get(depth_name, 1)  # অজানা নাম হলে ডিফল্ট লেভেল ১ (সবচেয়ে নিরাপদ, সবচেয়ে সংক্ষিপ্ত)
    return get_explanation(decision_id, level)

print("নাম-ভিত্তিক অনুরোধ অনুযায়ী দেখানো এক্সপ্লেনেশন:\n")
for name in ["সংক্ষিপ্ত", "বিস্তারিত", "অজানা-নাম"]:
    clamped, text = get_explanation_by_name("loan_app_482", name)
    print(f"'{name}' অনুরোধ -> লেভেল {clamped} দেখানো হলো:")
    print(f"  {text}\n")