Modelo de Predicción de Pokemones
con Machine-Learning y la PokeApi

Captura

Descripción del Proyecto

Este proyecto de aprendizaje automático utiliza el conjunto de datos de la API de Pokemon para clasificar diferentes tipos de Pokemon según sus atributos como experiencia base, altura y peso. Se ha desarrollado un modelo de clasificación utilizando la biblioteca scikit-learn.

Características Principales:

• Obtención de datos desde la API de Pokemon.
• Entrenamiento de un modelo de clasificación con Random Forest.
• Interfaz gráfica para predecir el tipo de Pokemon según atributos ingresados.

Instrucciones de Uso:

1. Ejecutar en la terminal "pip install -r requirements.txt" dentro de la carpeta del proyecto.
2. Ejecutar "obtener_datos.py" para obtener datos de la API.
3. Ejecutar "entrenar_modelo.py" para entrenar el modelo.
4. Ejecutar "gui.py" para interactuar con la interfaz gráfica y predecir el tipo de Pokemon.