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id: "US-ML-002"
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title: "Explicabilidad de valuacion con SHAP"
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type: "User Story"
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epic: "IAI-008"
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status: "Draft"
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story_points: 5
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priority: "Media"
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project: "inmobiliaria-analytics"
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created_date: "2026-01-04"
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updated_date: "2026-01-04"
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# US-ML-002: Explicabilidad de valuacion con SHAP
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## User Story
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**Como** agente inmobiliario
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**Quiero** entender por que el modelo estimo cierto valor
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**Para** poder explicar la valuacion a mis clientes con confianza
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## Descripcion
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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
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- [ ] Se calculan SHAP values para cada prediccion
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- [ ] Se genera visualizacion waterfall
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- [ ] Se identifican top 5 factores de impacto
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- [ ] Explicaciones en lenguaje natural
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- [ ] Latencia total < 1 segundo
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## Visualizacion SHAP
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Impacto en el precio estimado ($4,850,000)
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Ubicacion (Providencia) ████████████ +$520,000
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Superficie (180 m2) ████████ +$380,000
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Recamaras (3) ███ +$120,000
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Precio zona promedio ██████ +$280,000
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Banos (2.5) ██ +$80,000
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Antiguedad (5 anos) ▓▓ -$95,000
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Estacionamientos (2) █ +$65,000
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Valor base: $3,500,000
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Valor final: $4,850,000
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```
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## Tareas Tecnicas
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| # | Tarea | Estimacion |
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| 1 | Integrar SHAP library | 2h |
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| 2 | Calcular SHAP values en inference | 4h |
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| 3 | Generar explicaciones naturales | 4h |
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| 4 | Visualizacion frontend | 6h |
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| 5 | Caching de SHAP values | 2h |
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**Total estimado:** 18h (~2.5 dias)
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## Definition of Done
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- [ ] SHAP values se calculan correctamente
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- [ ] Visualizacion clara e interpretable
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- [ ] Explicaciones en espanol natural
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- [ ] Performance aceptable (< 1s total)
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**Asignado a:** -
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**Sprint:** -
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