Crear un app móvil para predecir los precios de viviendas

Se va a crear un app para predecir los precios de viviendas como parte del trabajo final del curso " Crear App móvil para implementar modelos ML" de la Sociedad Ecuatoriana de Estadística

Para ello, se seguirá el siguiente flujo de trabajo:

1. Entrenar un modelo para predecir los precios de la viviendas

• Se entrena el modelo con RandomForest y se originan los siguientes archivos en Modelo

  a. APPS_ML_PRED_CASA_EDWINCHIRRE.ipynb: Código de la construción del modelo

  b. rf_model.rar: Modelo entrenado (RandomForest)

  c. imputer_model.pkl: Para replicar la imputación con la que se entrenó

  d. scaler_model.pkl: Para replicar las escalas con las que se entrenó

2. Crear el API con FastAPI (back end)

• Se creará un api que pueda ser consumido por el modelo. Se encuentra en Api_Precio_Pred

  a. pred_casa.py: Tiene la construcción del API

  b. Procfile

  c. requirements.txt

• Despliego el modelo en Heroku: Api en heroku https://api-pred-casa-edwchi.herokuapp.com/docs

3. Crear el App en flutter (front end)

• Se va a crear la estructura del app en flutter. Son todas las carpetas que se encuentran en el inicio (android, ios, lib, etc)

  a. El archivo main

  b. El archivo del formato del app es pred_precio_form.dart

  c. Widgets auxiliares: widgets

4. Muestra del App

• El formulario del app se ve de la siguiente manera:

• Y el front del valor predicho:

5. Crear el apk del app en play store

• Quedó pendiente esta parte en el curso