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app_defecto.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+from fastapi import FastAPI, Query
+import joblib
+import pandas as pd
+
+# Cargar modelo y datos
+modelo_defecto = joblib.load("modelo_causa_paro.pkl")
+encoder_defecto = joblib.load("encoder_paro_codigo.pkl")
+df_defecto = joblib.load("df_codificado_causa_paro.pkl")
+
+app = FastAPI()
+
+@app.get("/")
+def root():
+    return {"mensaje": "API de predicción de defecto"}
+
+@app.get("/defecto")
+def defecto(maquina: str = Query(..., description="Nombre de la máquina")):
+    if maquina not in df_defecto["Maquina"].unique():
+        return {"error": f"Máquina '{maquina}' no encontrada en datos de defecto."}
+    try:
+        maquina_encoded = df_defecto[df_defecto["Maquina"] == maquina]["Maquina_encoded"].iloc[0]
+        df_maquina = df_defecto[df_defecto["Maquina"] == maquina]
+
+        exclude_cols_defecto = ["ParoCodigo", "ParoCodigo_encoded", "ParoDescripcion", "Maquina", "FechaHoraEvento"]
+        features_defecto = [col for col in df_defecto.columns if col not in exclude_cols_defecto]
+
+        fila_test = df_maquina[features_defecto].mean().to_frame().T
+        fila_test["Maquina_encoded"] = maquina_encoded
+
+        pred = modelo_defecto.predict(fila_test)[0]
+        prob = modelo_defecto.predict_proba(fila_test)[0][pred]
+
+        causa_paro = encoder_defecto.inverse_transform([pred])[0]
+
+        return {
+            "tipo": "defecto",
+            "maquina": maquina,
+            "causa_paro_predicha": causa_paro,
+            "probabilidad": round(prob * 100, 2)
+        }
+    except Exception as e:
+        return {"error": f"Error en predicción de defecto: {str(e)}"}

df_codificado_causa_paro.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:a28930f193d49b6146e6fb38f05f0eb493dfb235aa6ff795e3b65b1011bd9108
+size 64660363

encoder_paro_codigo.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:b5994d83cff54649f4f445c5f501249bccefa5e837adedb2d487d88bd2543bd3
+size 2396

modelo_causa_paro.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:d31a4e9129d98690d73a2e619c119e4554a7ed8892a6b93f5d621df4b41e3efe
+size 631866937

requirements.txt

@@ -0,0 +1,6 @@
+fastapi
+uvicorn[standard]
+joblib
+pandas
+numpy
+scikit-learn