Hola, Andrés, espero que estés bien
Parece que estás utilizando un modelo de regresión lineal para estimar el valor de una casa. Veo que has creado un DataFrame con las características de la casa y has realizado predicciones con dos modelos diferentes: modelo_0 y modelo_3.
Aquí hay algunas cosas que podrías considerar para asegurarte de que las predicciones sean correctas:
Verifica las características del modelo: Asegúrate de que las características que estás usando en el DataFrame coincidan con las que el modelo espera. Por ejemplo, si el modelo fue entrenado con una característica llamada tiene_segundo_piso, asegúrate de que esté presente y correctamente codificada en el DataFrame.
Normalización/Estandarización: Si el modelo fue entrenado con datos normalizados o estandarizados, deberías aplicar el mismo proceso a las características de entrada antes de hacer la predicción.
Revisar el modelo utilizado: Asegúrate de que modelo_0 y modelo_3 estén entrenados correctamente y que estás utilizando el modelo adecuado para la predicción. Puede ser útil revisar los coeficientes y la intersección del modelo para entender mejor cómo se está calculando el precio.
Interpretación de resultados: Observa que los valores predichos son diferentes para cada modelo. Esto puede deberse a diferencias en la forma en que cada modelo fue entrenado o a las características que cada uno utiliza.
Espero que estos consejos te sean útiles para ajustar tu modelo y obtener una predicción más precisa. ¡Bons estudios!