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@@ -569,6 +569,9 @@ En resumen, la industria de la tecnología y la analítica de datos está en con
     #                    page_icon=":bar_chart:", layout="wide")
 
     st.title('Predicción de nuevos puestos de trabajo con ML')
+    st.markdown('''
+        <hr>
+    ''', unsafe_allow_html=True)
 
     # Cargar los datos
     df = pd.read_csv(
@@ -677,7 +680,7 @@ En resumen, la industria de la tecnología y la analítica de datos está en con
             height=400
         )
 
-        # Agregar capa con punto rojo en el valor predicho para el año actual
+        # Agregar capa con punto violeta en el valor predicho para el año actual
         current_year_pred = int(model.predict([[current_year_input]])[0])
         point_chart = alt.Chart(pd.DataFrame(
             {'x': [current_year_input], 'y': [current_year_pred]})).mark_point(
@@ -689,6 +692,12 @@ En resumen, la industria de la tecnología y la analítica de datos está en con
             y='y'
         )
 
+        # # ocultar los títulos de los ejes x e y
+        # line_chart.configure_axis(
+        #      x=None,
+        #     y=None
+        # )
+
         # Mostrar gráfico con la capa adicional del punto rojo
         st.altair_chart(line_chart + point_chart)
 
@@ -702,7 +711,7 @@ En resumen, la industria de la tecnología y la analítica de datos está en con
 
 
     st.markdown('''
-            <br>
+            <br><br><br>
             <h2>Gracias por su tiempo y atención!</h2>
             <hr>
             <h3>Nuevas Propuestas...</h3>