Update app.py

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@@ -98,15 +98,15 @@ if model_type == 'LSTM':
         testY_plot = scaler.inverse_transform(testY.numpy().reshape(-1, 1))
 
         train_data = pd.DataFrame({
-            'Fecha': filtered_data1['VALOR-LS-CF-N'].values[seq_length:seq_length+len(trainY)],
-            'Datos de entrenamiento': trainY_plot,
-            'Predicciones de entrenamiento': train_predict
+            'Fecha': filtered_data1['FECHA'].values[seq_length:seq_length+len(trainY)],
+            'Datos de entrenamiento': trainY_plot.ravel(),
+            'Predicciones de entrenamiento': train_predict.ravel()
         })
     
         test_data = pd.DataFrame({
-            'Fecha': filtered_data2['VALOR-LS-CF-N'].values[seq_length:seq_length+len(testY)],
-            'Datos de prueba': testY_plot,
-            'Predicciones de prueba': test_predict
+            'Fecha': filtered_data2['FECHA'].values[seq_length:seq_length+len(testY)],
+            'Datos de prueba': testY_plot.ravel(),
+            'Predicciones de prueba': test_predict.ravel()
         })
     
         # Concatenar los datos para tener una sola tabla