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- Aprendizaje supervisado (regresión y clasificación)
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- Ingeniería de características y preprocesamiento de datos
- Optimización de hiperparámetros
- Evaluación de modelos (matriz de confusión, ROC, precisión, RMSE, etc.)
- Pipeline de ML de extremo a extremo
- Los entregables incluyen código en Python (Jupyter Notebook) + informe opcional
️ Tecnologías y herramientas:
- Python (scikit-learn, Pandas, NumPy, matplotlib, seaborn)
- XGBoost, Random Forest, regresión logística / lineal, SVM, KNN
- Jupyter Notebook o scripts en Python
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