Explicación

1. Cargamos los datos históricos de la demanda en un DataFrame de pandas.

   • Utilizamos la biblioteca pandas para cargar los datos históricos de la demanda en un DataFrame, lo que nos permite manipular y analizar los datos de manera eficiente.

2. Preparamos los datos para el RNN escalando los valores de la demanda entre 0 y 1 utilizando la clase MinMaxScaler.

   • Para mejorar el rendimiento del modelo de Red Neuronal Recurrente (RNN), escalamos los valores de la demanda entre 0 y 1 utilizando la clase MinMaxScaler de scikit-learn. Esto ayuda a normalizar los datos y acelera el proceso de entrenamiento.

3. Creamos una secuencia de datos para el RNN, donde cada elemento es una ventana de 12 meses de datos históricos de la demanda.

   • Preparamos los datos en secuencias de 12 meses, donde cada secuencia representa una ventana de tiempo. Esto es necesario porque los modelos RNN aprenden de patrones en series temporales, y las secuencias permiten capturar la dependencia temporal.

4. Convertimos los datos a arrays de numpy.

   • Convertimos las secuencias de datos a arrays de numpy para que sean compatibles con las funciones de Keras y TensorFlow, que son las bibliotecas utilizadas para construir y entrenar el modelo.

5. Creamos un modelo de RNN utilizando la clase Sequential de Keras. El modelo consta de una capa de LSTM con 50 neuronas y una capa de salida densa con una neurona.

   • Utilizamos la clase Sequential de Keras para construir el modelo. El modelo incluye una capa LSTM (Long Short-Term Memory) con 50 neuronas, que es ideal para capturar patrones en series temporales. La capa de salida es una capa densa con una sola neurona, ya que estamos prediciendo un único valor (la demanda del próximo mes).

6. Entrenamos el modelo utilizando la función fit y los datos de entrenamiento.

   • Entrenamos el modelo utilizando la función fit de Keras, que ajusta los pesos del modelo a los datos de entrenamiento. Este proceso permite que el modelo aprenda los patrones en los datos y mejore sus predicciones.

7. Predecimos la demanda para el próximo mes utilizando la función predict y el último elemento de la secuencia de datos.

   • Utilizamos la función predict para realizar una predicción sobre el último elemento de la secuencia de datos. Esto nos da la demanda estimada para el próximo mes.

8. Imprimimos el resultado.

   • Finalmente, imprimimos el resultado de la predicción, que es la demanda estimada para el próximo mes.