<jupyter_start><jupyter_text>Este es un modelo 'juguete' que requiere lo siguiente:- Dos variables: Ej. datos de un sensor de temperatura y temperatura de una estación o datos de temperatura y humedad de un sensor- Para cada una de las variables requiere como input 3 datos. Ej. si usamos ventanas de tiempo de 10 minutos para calcular la media de temperatura, se necesitan los 30 minutos anteriores para predecir los próximos 10 minutos.(*) Por ahora el resultado no tiene sentido puesto que falta implementar funciones para derivar el input y para calcular inversas del output. Lo importante es que funcione el flujo completo.<jupyter_code>import numpy as np
import pandas as pd
# Obtener los coeficientes del modelo entrenado
coef = np.load('var_model.npy')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Nuevos datosPor ejemplo:<jupyter_code>df1 = pd.DataFrame({'temp':[23, 25, 27], 'hum':[51, 52, 49]})
# Obtener el arreglo
b = df1.values
def predict(data, coef):
    prediction = coef[0][0] + data[-1][0]*coef[1][0] + data[-1][1]*coef[1][1] + data[-2][0]*coef[3][0] + data[-2][1]*coef[3][1] + data[-3][0]*coef[5][0] + data[-3][1]*coef[5][1]
    return prediction 
print('Prediction: %f' % predict(b, coef))<jupyter_output>Prediction: -155.377396
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