[Duda] Resultados de los modelos

¡Hola Camila! Todo bien?

La columna "modelos" se refiere a los diferentes modelos de machine learning que estás aplicando en tus datos. Cada modelo tiene diferentes características y parámetros que pueden afectar su rendimiento y precisión. Al ejecutar los códigos, los porcentajes que ves representan las métricas de evaluación del modelo, como la precisión, el recall o la exactitud. Estas métricas te ayudan a entender qué tan bien está funcionando el modelo en términos de su capacidad para predecir correctamente los resultados.

El análisis del resultado "Accuracy media" se refiere a la precisión promedio de los modelos. La precisión es una métrica que mide la proporción de predicciones correctas realizadas por el modelo. Un valor alto de "Accuracy media" indica que el modelo está haciendo predicciones precisas en promedio.

Es importante tener en cuenta que estos resultados son específicos para los datos y modelos que estás utilizando. Pueden variar dependiendo de los datos de entrada y los parámetros que estés ajustando. Por lo tanto, es recomendable probar diferentes modelos y ajustar los parámetros para encontrar la configuración óptima que te brinde los mejores resultados.

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