Valuación de casas

Importar datos

df<- read.csv("HousePriceData.csv")

Limpiar bases de datos

# ¿Cuántos NA tengo en la base de datos?
sum(is.na(df))

## [1] 7

# ¿Cuantos NA tengo por variable?
sapply(df, function(x) sum(is.na(x)))

## ï..Observation      Dist_Taxi    Dist_Market  Dist_Hospital         Carpet 
##              0              0              0              0              7 
##        Builtup        Parking  City_Category       Rainfall    House_Price 
##              0              0              0              0              0

# Eliminar NA
df<- na.omit(df)

#Eliminar el registro del precio atípico
df<- df[df$House_Price<12000000,]

# eliminar el registro de lluvia atípico 
df<- df[df$Rainfall>=0,]

# Instala y carga la biblioteca Shiny
library(shiny)


# Define la interfaz de la aplicación Shiny
ui <- fluidPage(
  titlePanel("Valuación de Casas"),
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      sliderInput("Dist_Taxi", "Distancia al Taxi:", min = 0, max = 20000, value = 8278),
      sliderInput("Dist_Market", "Distancia al Mercado:", min = 0, max = 20000, value = 16251),
      sliderInput("Dist_Hospital", "Distancia al Hospital:", min = 0, max = 20000, value = 13857),
      sliderInput("Carpet", "Área de la Alfombra:", min = 0, max = 5000, value = 1455),
      selectInput("Parking", "Tipo de Estacionamiento:",
                  choices = unique(df$Parking)),
      selectInput("City_Category", "Categoría de la Ciudad:",
                  choices = unique(df$City_Category)),
      sliderInput("Rainfall", "Lluvia:", min = 0, max = 500, value = 390),
      sliderInput("Builtup", "Área Construida:", min = 0, max = 10000, value = 1764),
      actionButton("submitBtn", "Obtener Precio"),
      hr()
    ),
    mainPanel(
      verbatimTextOutput("predictionText")
    )
  )
)

# Define la función de servidor para la aplicación Shiny
server <- function(input, output) {
  model <- NULL
  
  observeEvent(input$submitBtn, {
    datos <- data.frame(
      Dist_Taxi = input$Dist_Taxi,
      Dist_Market = input$Dist_Market,
      Dist_Hospital = input$Dist_Hospital,
      Carpet = input$Carpet,
      Parking = input$Parking,
      City_Category = input$City_Category,
      Rainfall = input$Rainfall,
      Builtup = input$Builtup
    )
    
    # Generar el modelo de regresión lineal con los datos actuales
    model <- lm(House_Price ~ Dist_Taxi + Dist_Market + Dist_Hospital +
                Carpet + Parking + City_Category + Rainfall + Builtup, data = df)
    
    prediction <- predict(model, datos)
    output$predictionText <- renderText({
      paste("Precio de la Casa Estimado:", round(prediction, 2))
    })
  })
}

# Crea la aplicación Shiny
shinyApp(ui, server)

Shiny applications not supported in static R Markdown documents