Update README.md

README.md

@@ -1,3 +1,58 @@
----
-license: cc-by-nc-4.0
----
+---
+license: cc-by-nc-4.0
+---
+
+
+# 🧠 ModeloIABD11 - Clasificador de Emociones
+
+Este repositorio contiene un modelo de clasificación de emociones entrenado desde cero utilizando `scikit-learn`. El modelo está diseñado para identificar emociones en frases de texto en español, clasificándolas como **alegre**, **triste** o **neutral**.
+
+## 📁 Archivos
+
+- `modelo_emociones.pkl`: Archivo pickle que contiene el modelo entrenado y el vectorizador `TfidfVectorizer` encapsulados en un pipeline de `scikit-learn`.
+
+## 🛠️ Cómo utilizar el modelo
+
+Para utilizar este modelo en tu entorno local, sigue los siguientes pasos:
+
+1. **Instala las dependencias necesarias:**
+
+```bash
+pip install scikit-learn numpy
+```
+
+2. **Carga el modelo en tu script de Python:**
+
+```python
+import pickle
+
+# Cargar el modelo desde el archivo pickle
+with open("modelo_emociones.pkl", "rb") as f:
+    modelo = pickle.load(f)
+
+# Clasificar una frase de ejemplo
+frase = "Hoy me siento muy feliz"
+emocion = modelo.predict([frase])[0]
+print(f"Emoción detectada: {emocion}")
+```
+
+Este código cargará el modelo y clasificará la emoción de la frase proporcionada.
+
+## 📄 Licencia
+
+Este proyecto está licenciado bajo la licencia [CC BY-NC 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
+
+## 👤 Autor
+
+- **Nombre:** Miguel Sedano 
+- **Asignatura:** SBD
+- **Curso:** IABD
+
+
+---
+
+Este modelo fue desarrollado como parte del trabajo evaluable de la asignatura *Sistemas Basados en Datos*.
+
+
+
+