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Datos de prueba

1. Predecir la tarifa de viajes en bicicleta: 
distance=0.7,driver.AF8.tip=1.83

2. Predecir el precio de un carro: 
Selling_Price=3.35,Year=2014

3. Predecir el precio de un aguacate: 
4400.25,1358.53,1735.98,0.0,1305.74,130.0,1175.74,0.0,0,2015

4. Predecir la temperatura mínima del clima: 
MaxTemp=34,Temp9am=27

5. Predecir el seguro que debe pagar un empleador: 
bmi=19

6. Clasificar si un cliente se va a pasar de compañía telefónica: 
1,68.65,68.65,0

7. Clasificar un vino: 
8.8,0.34,0.33,9.7,0.036,46.0,172.0,0.9966,3.08,0.4,10.2,1

8. Predecir la cantidad de inventario
de la compañía: 
4,19,2017,7,14,28,28,4,4,195,3

9. Predecir el precio de las acciones
del mercado SP 500stock: 
1000000

10. Predicir la masa corporal: 
1.0708,93.1,85.2

11. Clasificar tipo de hepatits: 
1,23,47.0,19.1,38.9,164.2,17.0,7.09,3.20,79.3,90.4,70.1

12. Clasificar si una persona tiene un derrame: 
1,67.0,0,1,1,2,1,228.69,36.6,1

Cómo ejecutarlo

Ejecutar los siguientes comandos:

npm install
npm start

Nota: Para probarlo es necesario correr el backend creado con Django.

Integrantes:

• Ali Hashemi Shirkavand
• Francisco Soto Quesada
• Jairo Pacheco Campos
• Sebastián Rojas Vargas

Curso: Inteligencia Artificial. I Semestre 2022. Profesor: Efrén Jimenez.