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  "content": "<p>Los Modelos que bajaron su puntuación, son Modelos  sobre ajustados, mientras que los Modelos que subieron sus puntuaciones son Modelos más Estables. \nLos Modelos Estables se logran combinando muchos Modelos.\nAportes para este comentario?\nMe gustaria tener un resumen de  las herramientas utilizadas y  algoritmos;\nEn nuestro caso fue:  R y random forest. ( posición 12).  Gracias</p>",
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      "content": "<p>Python y LightGBM. Hice pruebas con regresión logística y una red neuronal muy básica. Pero finalmente LGBM me resulto el modelo mas rápido y útil.</p>",
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      "content": "<p>Python y Promedio de modelos(LightGBM, CatBoost, RandomForest, Regresion logistica y XGBoost). Los entrene en distintas ventanas de tiempo y  la seleccion la hice con un set de validacion de tres meses posteriores al ultimo mes de entrenamiento, excepto para el intervalo 1-9. Por ejemplo,  modelos entrenados entre el 1-3, se validaban en las coversiones 6-9. \nLa verdad que tuve muy poco tiempo y me quede con ganas de probar un millon de cosas. Ojala sigan habiendo competencias de este estilo asi la comunidad sigue creciendo y podemos aprender entre todos. </p>",
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