titanic model classification 🚢 🧊

---

TODO:

• EDA 🚀🚀🚀

• Modelos predictivos

  • Modelo 1: KNN
    • Gráfica para establecer merjor K
    • Protocolos de evaluación
      • Cross Validtation = 5
      • Cross Validtation = 10
      • Escoger óptimo K (hiper parámatro) y CV
    • Matriz de confusión
  • Modelo 2: XGBoost
    • Protocolos de evaluación (CV)
      • Cross Validtation = 5
      • Cross Validtation = 10
    • Matriz de confusión
  • Modelo 3: Random forest
    • Protocolos de evaluación (CV)
    • Hiper parámetro: Cantidad de estimadores
    • Matriz de confusión
  • Gráfica rendimiento de los 3 modelos, optimizando hiper parámetros

• PCA (conservando 80% -> Elegit número de componentes)

• K-means

  • Escoger mejor K

---

• Modelos de clasificación
  • KNN
  • XGBoost
  • Random Forest