Predictor de Precios de Casas en Boston

API para predecir precios de casas en Boston basado en el número de habitaciones y el porcentaje de población de bajo estatus.

Despliegue en Producción

Usando la interfaz web:

1. Ve a https://casas-boston.fly.dev/docs
2. Haz clic en el endpoint POST /prediccion/
3. Haz clic en "Try it out"
4. Ingresa los valores en el JSON:

   {
     "rooms": 6.0,
     "lower_status_pct": 15.0
   }

5. Haz clic en "Execute"

Parámetros del Modelo

• rooms: Número promedio de habitaciones (entre 1 y 20)
• lower_status_pct: Porcentaje de población de bajo estatus (entre 0 y 100)

Respuesta de la API

La API retorna un JSON con:

• precio_predicho: Precio estimado en miles de dólares
• unidad: Unidad de medida
• features_utilizadas: Valores usados para la predicción

Desarrollo Local (Opcional)

Si quieres ejecutar la API localmente para desarrollo:

1. Instalar dependencias:

pip install -r requirements.txt

2. Ejecutar la API:

uvicorn api:app --reload

3. Visitar http://127.0.0.1:8000/docs para ver la documentación

Estructura del Proyecto

.
├── api.py              # API FastAPI
├── procfile.pkl        # Modelo entrenado
├── requirements.txt    # Dependencias
├── Dockerfile         # Configuración para Docker
└── fly.toml           # Configuración para Fly.io

Tecnologías Utilizadas

• FastAPI: Framework web para la API
• scikit-learn: Modelo de Machine Learning
• Docker: Para imagenes
• Fly.io: Plataforma de despliegue
• Python 3.9: Lenguaje de programación

NOTA:

• Dataset alojado en http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston