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 import streamlit as st
-from PIL import Image
-import pytesseract
+import numpy as np
 import pandas as pd
-import requests
-from textblob import TextBlob
-from sklearn.linear_model import LinearRegression
-from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
-import talib  # Análisis técnico
-
-# Función para búsqueda web
-def search_web(query):
-    from googlesearch import search
-    st.subheader("Resultados de la Búsqueda Web")
-    results = []
-    for result in search(query, num_results=5):
-        results.append(result)
-    for idx, link in enumerate(results):
-        st.write(f"{idx + 1}. {link}")
-
-# Función para análisis de imágenes
-def analyze_image(uploaded_file):
-    st.subheader("Análisis de Imagen")
-    image = Image.open(uploaded_file)
-    st.image(image, caption="Imagen cargada", use_column_width=True)
-    text = pytesseract.image_to_string(image)
-    st.write("Texto extraído de la imagen:")
-    st.write(text)
-    sentiment = analyze_sentiment(text)
-    st.write(f"Análisis de sentimiento del texto extraído: {sentiment}")
-
-# Función para análisis técnico
-def analyze_crypto_data(df):
-    st.subheader("Análisis Técnico")
-    try:
-        # RSI
-        df['RSI'] = talib.RSI(df['close'], timeperiod=14)
-        
-        # MACD
-        macd, macd_signal, macd_hist = talib.MACD(
-            df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9
-        )
-        df['MACD'] = macd
-        df['MACD_signal'] = macd_signal
-        df['MACD_hist'] = macd_hist
-        
-        # Bandas de Bollinger
-        upper, middle, lower = talib.BBANDS(
-            df['close'], timeperiod=20, nbdevup=2, nbdevdn=2, matype=0
-        )
-        df['BB_Upper'] = upper
-        df['BB_Mid'] = middle
-        df['BB_Lower'] = lower
-        
-        st.write("Últimos 10 datos de análisis técnico:")
-        st.write(df.tail(10))
-    except Exception as e:
-        st.error(f"Error en el análisis técnico: {e}")
-
-# Función para análisis de sentimiento
-def analyze_sentiment(text):
-    analysis = TextBlob(text)
-    sentiment = analysis.sentiment.polarity
-    if sentiment > 0:
-        return "Positivo"
-    elif sentiment < 0:
-        return "Negativo"
+from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+from sklearn.metrics import accuracy_score
+from transformers import pipeline
+
+# Título de la aplicación
+st.title("Aplicación Demo con Hugging Face")
+
+# Introducción
+st.write("""
+## ¿Qué hace esta aplicación?
+Esta aplicación muestra ejemplos básicos usando:
+- Clasificación de datos usando Scikit-learn.
+- Modelos de texto de Hugging Face con Transformers.
+""")
+
+# Clasificación de datos con Scikit-learn
+st.header("Ejemplo: Clasificación de Datos")
+data = pd.DataFrame({
+    'Feature 1': np.random.rand(100),
+    'Feature 2': np.random.rand(100),
+    'Label': np.random.choice([0, 1], size=100)
+})
+
+st.write("### Dataset")
+st.write(data)
+
+X = data[['Feature 1', 'Feature 2']]
+y = data['Label']
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
+model = RandomForestClassifier()
+model.fit(X_train, y_train)
+predictions = model.predict(X_test)
+accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
+
+st.write("### Precisión del Modelo:")
+st.write(f"{accuracy:.2f}")
+
+# Uso de un pipeline de Hugging Face
+st.header("Ejemplo: Uso de Hugging Face Transformers")
+st.write("Genera texto a partir de una entrada")
+
+# Cargar un modelo de Hugging Face (distilgpt2 para generación de texto)
+generator = pipeline("text-generation", model="distilgpt2")
+input_text = st.text_input("Escribe un texto:")
+if st.button("Generar Texto"):
+    if input_text:
+        result = generator(input_text, max_length=50, num_return_sequences=1)
+        st.write(result[0]['generated_text'])
     else:
-        return "Neutral"
-
-# Función para predicción de precios
-def predict_prices(df):
-    st.subheader("Predicción de Precios")
-    try:
-        X = df.index.values.reshape(-1, 1)
-        y = df['close']
-        model = LinearRegression()
-        model.fit(X, y)
-
-        future = pd.DataFrame({"Index": range(len(df), len(df) + 5)})
-        predictions = model.predict(future['Index'].values.reshape(-1, 1))
-        st.write("Predicciones de precios futuros:")
-        for i, pred in enumerate(predictions):
-            st.write(f"Día {len(df) + i + 1}: {pred:.2f} USD")
-    except Exception as e:
-        st.error(f"Error al realizar la predicción: {e}")
-
-# Función para obtener datos de criptomonedas
-def fetch_crypto_data():
-    url = "https://api.coingecko.com/api/v3/coins/bitcoin/market_chart?vs_currency=usd&days=30&interval=daily"
-    response = requests.get(url)
-    if response.status_code == 200:
-        data = response.json()
-        prices = [item[1] for item in data['prices']]
-        df = pd.DataFrame(prices, columns=['close'])
-        return df
-    else:
-        st.error("Error al obtener datos de criptomonedas.")
-        return None
-
-# Interfaz del chat
-def chat_interface():
-    st.header("Chat Interactivo")
-    user_input = st.text_input("Escribe tu mensaje aquí:")
-    if user_input:
-        st.write(f"Tú: {user_input}")
-        response = f"No estoy entrenado como ChatGPT, pero aquí estoy para ayudarte. Tú dijiste: {user_input}"
-        st.write(f"Chatbot: {response}")
-
-# Función principal de la aplicación
-def main():
-    st.title("Aplicación de Criptomonedas")
-    menu = [
-        "Chat", "Búsqueda Web", "Análisis de Imágenes", 
-        "Análisis Técnico", "Análisis de Sentimiento", "Predicción de Precios"
-    ]
-    choice = st.sidebar.selectbox("Seleccione una opción", menu)
-
-    if choice == "Chat":
-        chat_interface()
-    elif choice == "Búsqueda Web":
-        query = st.text_input("Ingrese su búsqueda:")
-        if query:
-            search_web(query)
-    elif choice == "Análisis de Imágenes":
-        uploaded_file = st.file_uploader("Suba una imagen", type=["png", "jpg", "jpeg"])
-        if uploaded_file:
-            analyze_image(uploaded_file)
-    elif choice == "Análisis Técnico":
-        df = fetch_crypto_data()
-        if df is not None:
-            analyze_crypto_data(df)
-    elif choice == "Análisis de Sentimiento":
-        text = st.text_area("Ingrese el texto para analizar:")
-        if text:
-            sentiment = analyze_sentiment(text)
-            st.write(f"El sentimiento del texto es: {sentiment}")
-    elif choice == "Predicción de Precios":
-        df = fetch_crypto_data()
-        if df is not None:
-            predict_prices(df)
+        st.write("Por favor, escribe un texto para generar.")
 
-if __name__ == "__main__":
-    main()
+# Final de la aplicación
+st.write("Desarrollado por [TU VIEJA](https://huggingface.co/) 👨‍💻")