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 # CARGAR el modelo
 from statsmodels.regression.linear_model import OLSResults
+import statsmodels.api as sm
 from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
 import pandas as pd
 import gradio as gr
 import tempfile
 
-'''
-def cargar_csv(archivo):
-    if archivo is None:
-        return "No se subió ningún archivo"
-    
-    try:
-        df = pd.read_csv(archivo.name)
-        
-        modelo_cargado = OLSResults.load('modelo_ols_guardado.pkl')
-
-        considered_features_ols = ['feature_2','feature_9','feature_13','feature_11','feature_18']
-        X_blind = df[considered_features_ols]
-        
-        blind_poly_features = PolynomialFeatures(degree = 3, include_bias=False).set_output(transform="pandas")
-        X_blind_poly = blind_poly_features.fit_transform(X_blind)
-
-        y_pred = modelo_cargado.predict( sm.add_constant(X_blind_poly) )
-        
-        return df.head()  # muestra solo las primeras filas
-        
-    except Exception as e:
-        return f"Error al leer el CSV: {e}"
-
-# Interfaz
-interface = gr.Interface(
-    fn=cargar_csv,
-    inputs=gr.File(file_types=[".csv"], label="Sube el archivo CSV"),
-    outputs=gr.Dataframe(label="Resultado de regresion lineal"),
-    title="Problema de regresión multivariante",
-    description="Sube los datos de entrada (.CSV) y te mostraré el resultado."
-)
-
-interface.launch()
-'''
-
 def procesar_csv(archivo):
     if archivo is None:
         return "No se subió ningún archivo", None