| """Carga model.joblib y predice el precio de casas nuevas. No vuelve a entrenar. | |
| Uso: | |
| python predict.py | |
| """ | |
| from pathlib import Path | |
| import joblib | |
| import pandas as pd | |
| CARPETA = Path(__file__).parent | |
| modelo = joblib.load(CARPETA / "model.joblib") | |
| # Las columnas tienen que llamarse igual que en el entrenamiento | |
| casas_nuevas = pd.DataFrame( | |
| {"m2": [50, 80, 110], "balcon": [0, 1, 1], "ascensor": [0, 0, 1]} | |
| ) | |
| for casa, precio in zip(casas_nuevas.to_dict("records"), modelo.predict(casas_nuevas)): | |
| print(f"{casa} -> {precio:.1f} miles de US$") | |