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id: "US-ML-002"
title: "Explicabilidad de valuacion con SHAP"
type: "User Story"
epic: "IAI-008"
status: "Draft"
story_points: 5
priority: "Media"
project: "inmobiliaria-analytics"
created_date: "2026-01-04"
updated_date: "2026-01-04"
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# US-ML-002: Explicabilidad de valuacion con SHAP

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## User Story

**Como** agente inmobiliario
**Quiero** entender por que el modelo estimo cierto valor
**Para** poder explicar la valuacion a mis clientes con confianza

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## Descripcion

Implementar explicabilidad del modelo AVM usando SHAP (SHapley Additive exPlanations) que muestre el impacto de cada feature en la prediccion de forma visual e interpretable.

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## Criterios de Aceptacion

- [ ] Se calculan SHAP values para cada prediccion
- [ ] Se genera visualizacion waterfall
- [ ] Se identifican top 5 factores de impacto
- [ ] Explicaciones en lenguaje natural
- [ ] Latencia total < 1 segundo

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## Visualizacion SHAP

```
Impacto en el precio estimado ($4,850,000)
------------------------------------------

Ubicacion (Providencia)     ████████████  +$520,000
Superficie (180 m2)         ████████      +$380,000
Recamaras (3)               ███           +$120,000
Precio zona promedio        ██████        +$280,000
Banos (2.5)                 ██            +$80,000
Antiguedad (5 anos)         ▓▓            -$95,000
Estacionamientos (2)        █             +$65,000
                            ---------------------
                            Valor base: $3,500,000
                            Valor final: $4,850,000
```

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## Tareas Tecnicas

| # | Tarea | Estimacion |
|---|-------|------------|
| 1 | Integrar SHAP library | 2h |
| 2 | Calcular SHAP values en inference | 4h |
| 3 | Generar explicaciones naturales | 4h |
| 4 | Visualizacion frontend | 6h |
| 5 | Caching de SHAP values | 2h |

**Total estimado:** 18h (~2.5 dias)

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## Definition of Done

- [ ] SHAP values se calculan correctamente
- [ ] Visualizacion clara e interpretable
- [ ] Explicaciones en espanol natural
- [ ] Performance aceptable (< 1s total)

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**Asignado a:** -
**Sprint:** -