Update app.py

app.py

@@ -5,6 +5,7 @@ from joblib import load
 
 best_model=load('./RandomForestRegressorVentaCasas.joblib')
 # Suponiendo que 'best_model' y 'X_train' están definidos en tu entorno
+feature_order = ['Habitaciones', 'Baño', 'Tamaño', 'Estacionamiento']
 
 def predict_price(rooms, bathroom, size, parking):
     new_property_data = pd.DataFrame({
@@ -14,7 +15,7 @@ def predict_price(rooms, bathroom, size, parking):
         'Estacionamiento': [parking]
     })
     # Asegúrate de que las columnas estén en el mismo orden que X_train
-    new_property_data = new_property_data[X_train.columns]
+    new_property_data = new_property_data[feature_order]
     predicted_price = best_model.predict(new_property_data)
     return f"${predicted_price[0]:,.2f}"