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Este proyecto estima el **valor catastral** de una vivienda en Bucaramanga (Colombia)
## 🧠 Modelo
- **Algoritmo**: Random Forest Regressor (`scikit-learn`)
- **Métricas**: MAE, R²

README.md

@@ -1,14 +1,26 @@
----
-title: MLvalorcatastral
-emoji: 🐢
-colorFrom: blue
-colorTo: pink
-sdk: gradio
-sdk_version: 5.49.1
-app_file: app.py
-pinned: false
-license: gpl
-short_description: Random Forest Regressor -scikit-learn
----
-
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+# 🏠 Predicción de valor de vivienda en Bucaramanga
+
+Este proyecto estima el **valor catastral** de una vivienda en Bucaramanga (Colombia) a partir de:
+
+- Barrio
+- Estrato socioeconómico
+- Área privada (m²)
+
+## 📊 Datos utilizados
+- [Listado de Propiedades Horizontales – Bucaramanga](https://www.datos.gov.co/Vivienda-Ciudad-y-Territorio/Listado-de-Propiedades-Horizontales-del-Municipio-/aqq4-hmf7)
+- Información catastral pública de la Alcaldía de Bucaramanga
+
+## 🧠 Modelo
+- **Algoritmo**: Random Forest Regressor (`scikit-learn`)
+- **Métricas**: MAE, R²
+- **Calibración**: No aplicable (es regresión, no clasificación)
+
+## 🚀 Cómo usar
+1. Selecciona un barrio de Bucaramanga
+2. Elige el estrato (1 a 6)
+3. Ingresa el área en m²
+4. ¡Obtén una estimación inmediata!
+
+> ⚠️ Este modelo es **educativo** y no reemplaza una tasación profesional.
+
+## 🌍 Hecho con ❤️ para Bucaramanga, Santander

app.py

@@ -0,0 +1,52 @@
+# app.py
+import gradio as gr
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import joblib
+
+# Cargar modelo y codificador
+modelo = joblib.load("modelo.pkl")
+le_barrio = joblib.load("barrios_encoder.pkl")
+
+# Obtener lista de barrios únicos (para el desplegable)
+barrios_unicos = le_barrio.classes_.tolist()
+
+def predecir_valor(barrio, estrato, area):
+    try:
+        # Codificar barrio
+        if barrio in barrios_unicos:
+            barrio_cod = le_barrio.transform([barrio])[0]
+        else:
+            # Si no está, usar el barrio más común (moda)
+            barrio_cod = 0  # o np.median(le_barrio.transform(barrios_unicos))
+        
+        # Preparar entrada
+        entrada = np.array([[barrio_cod, estrato, area]])
+        prediccion = modelo.predict(entrada)[0]
+        
+        valor_formateado = f"${prediccion:,.0f} COP"
+        return valor_formateado
+    except Exception as e:
+        return f"Error: {str(e)}"
+
+# Interfaz Gradio
+with gr.Blocks(title="🏡 Predice tu vivienda en Bucaramanga") as demo:
+    gr.Markdown("# 🏠 ¿Cuánto vale tu vivienda en Bucaramanga?")
+    gr.Markdown("Modelo de predicción basado en datos catastrales públicos del municipio.")
+    
+    with gr.Row():
+        barrio = gr.Dropdown(choices=barrios_unicos, label="Barrio", value="Girardot")
+        estrato = gr.Slider(1, 6, value=3, step=1, label="Estrato socioeconómico")
+        area = gr.Number(value=70, label="Área privada (m²)", minimum=20, maximum=500)
+    
+    output = gr.Textbox(label="Valor predicho (catastral estimado)")
+    btn = gr.Button("Predecir valor")
+    btn.click(predecir_valor, inputs=[barrio, estrato, area], outputs=output)
+    
+    gr.Markdown("""
+    > ℹ️ Este modelo usa **valor catastral** como proxy del valor comercial.  
+    > Datos: Alcaldía de Bucaramanga - [datos.gov.co](https://www.datos.gov.co)  
+    > Proyecto educativo y de código abierto.
+    """)
+
+demo.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,5 @@
+gradio==4.36.0
+scikit-learn==1.5.0
+pandas==2.2.0
+joblib==1.4.0
+numpy==1.26.0

vivienda_bucaramanga.py

@@ -0,0 +1,6 @@
+# === Guardar modelo y codificador ===
+import joblib
+
+joblib.dump(modelo, 'modelo.pkl')
+joblib.dump(le_barrio, 'barrios_encoder.pkl')
+print("\n✅ Modelo y codificador guardados.")