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Comparación R2, MAE y RMSE en predicción Energética con KNN, SVM, XGBoost, Random Forest, RNA, RNR, GRU, LSTM, ARIMA y PROFET
Análisis comparativo de rendimiento entre algoritmos de Machine Learning ( KNN, SVM, XGBoost, Random Forest, RNA, RNR, GRU, LSTM, ARIMA y PROFET) aplicados a la predicción de generación solar, eólica y demanda eléctrica. Se presentan métricas R², RMSE y MAE para evaluar precisión y errores de cada modelo.
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