Proyecto de ciencia de datos basado en un reto de Machine Hack utilizando datos de canciones de Spotify (17 996 registros, 17 variables). - Limpieza, tratamiento de datos faltantes, análisis exploratorio, ingeniería de características y selección de variables. - Manejo del desbalanceo de clases, uso de modelos de ensamble y stacking. - Evaluación mediante métricas de clasificación multiclase

1. Modelo de regresión lineal simple: Variable dependiente: expectativa de vida femenina (lifExpFem) Variable independiente: médicos por 1000 habitantes (doctor) 2. Modelo de regresión lineal múltiple: Variable dependiente: tasa de fecundidad (tfr) Variables independientes: uso de anticonceptivos (contracep) y promedio de años de educación femenina (yearSchF) Para cada modelo, realiza un diagnóstico de los residuos considerando los tres supuestos básicos de la regresión lineal. Argumenta tus respuestas basándote en los resultados obtenidos (gráficos y pruebas estadísticas). Explica en qué medida se cumplen o violan los supuestos y cómo esto afecta la confianza en los resultados.

lab 5 bbh 597