Predicción de Alquiler de Bicicletas

Este proyecto utiliza un modelo de regresión lineal para predecir el número de alquileres de bicicletas en función de diversas condiciones como la temperatura, la humedad y las condiciones meteorológicas.

Requisitos

• Python 3.7 o superior
• pip

Instalación

1. Clonar el repositorio

git clone https://github.com/AlejandroSJ9/pro4
cd pro4

2. Crear un entorno virtual

python -m venv venv

3. Activar el entorno virtual

python -m venv venv

4. Instalar las dependencias

pip install -r requirements.txt

Ejecución del Proyecto

1. Entrenar el Modelo

python train_model.py

Esto generará el archivo model.pkl que contiene el modelo entrenado.

2. Ejecutar la Aplicación Web

Para iniciar la aplicación web, ejecuta el siguiente comando

python app.py

3. Acceder a la Aplicación

Abre un navegador web y accede a http://127.0.0.1:5000 para interactuar con la aplicación.

Estructura del Proyecto

app.py: Archivo principal que contiene el código de la aplicación Flask.

train_model.py: Script para entrenar el modelo de regresión lineal.

dataset.csv: Conjunto de datos utilizado para entrenar el modelo.

model.pkl: Archivo que contiene el modelo de regresión lineal entrenado.

templates/: Directorio que contiene los archivos HTML para las plantillas de la aplicación.

static/: Directorio que contiene archivos estáticos como CSS y JavaScript.