Modelos de Clasificación - Predicción de Propinas en un Restaurante
infrome Modelos de Clasificación - Predicción de Propinas en un Restaurante ¶ En esta actividad, utilizaremos el conjunto de datos "tips" de la librería Seaborn, sobre el cual ya se realizó un análisis exploratorio de datos (EDA) en el informe anterior. El objetivo de esta tarea es implementar varios modelos de clasificación para predecir la propina que cada cliente deja, en función de sus principales características. A lo largo de este informe, se desarrollarán y evaluarán modelos de regresión logística y máquinas de vector Soporte (SVM). Para cada modelo, se calcularán y analizarán las métricas clave, como la precisión, el recall, y la F1, con el fin de comprender mejor el rendimiento y la capacidad predictiva de cada enfoque. Librerías Utilizadas ¶ Para llevar a cabo esta actividad, utilizaremos las siguientes librerías: In [84]: # Tratamiento de datos # ====================================================================