import joblib
import numpy as np
import pandas as pd
try:
modelo_cargado = joblib.load('champion.pkl')
print("Modelo cargado exitosamente.")
except FileNotFoundError:
print("Error: No se encontró el archivo del modelo. Asegúrate de subirlo a tu entorno.")
nueva_muestra = [0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 10.8941, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
# Preparar los datos para el modelo
datos_prediccion = np.array(nueva_muestra).reshape(1, -1)
# Convertir a DataFrame con los nombres de columna EXACTOS del entrenamiento
columnas = [
'airline_BZ', 'is_holiday', 'aircraft_type_Airbus A320', 'aircraft_type_Airbus A330',
'aircraft_type_Embraer E175', 'arrival_time', 'aircraft_type_Boeing 787', 'origin_TCY',
'origin_CSF', 'origin_PUA', 'origin_TZF', 'day_name_Friday', 'origin_MWL'
]
df_muestra = pd.DataFrame(datos_prediccion, columns=columnas)
# Realizar la predicción
prediccion = modelo_cargado.predict(df_muestra)
print(f"\nResultado de la predicción: {prediccion[0]:.4f}")
