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      "content": "### Metric\n\nMétrica de evaluación: Accuracy\n\nLa métrica de accuracy es una medida comúnmente utilizada en problemas de clasificación para evaluar el rendimiento de un modelo y va a ser la utilizada para evaluar el desempeño de cada uno de sus modelos. Se define como la proporción de predicciones correctas realizadas por el modelo en relación con el número total de predicciones. Matemáticamente, se expresa de la siguiente manera:\n\nEl accuracy proporciona una visión general de la capacidad del modelo para predecir correctamente las clases de los datos. Cuanto mayor sea el valor de la métrica, mejor será el rendimiento del modelo en términos de hacer predicciones precisas.\n\nSin embargo, es importante tener en cuenta que el accuracy puede no ser la métrica más adecuada en todos los casos, especialmente cuando los datos están desequilibrados.\n\nPara subir sus predicciones a esta competencia, el archivo deberá tener el siguiente formato:\n```\nPassengerId,Transported\n0013_01,False\n0018_01,False\n0019_01,False\n0021_01,False\netc.\n```\nDebe ser un archivo csv\nDebe tener 2 columnas llamadas: PassengerId,Transported\nEl tipo de dato de Transported es bool -> True, False\n\n",
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      "content": "###Dataset Description 📊\nEn esta competencia, tu tarea es predecir si un pasajero fue transportado a una dimensión alterna durante la colisión de la Spaceship Titanic con la anomalía espaciotemporal. Para ayudarte en tus predicciones, se te proporciona un conjunto de registros personales recuperados del sistema informático dañado de la nave.\n\n####Archivos y Descripción de Campos de Datos\ntrain.csv\nContiene registros personales de aproximadamente dos tercios (~8700) de los pasajeros, que se usarán como datos de entrenamiento.\n\n**PassengerId**: Un identificador único para cada pasajero. Cada Id tiene el formato gggg_pp, donde gggg indica un grupo con el que el pasajero está viajando y pp es su número dentro del grupo. Las personas de un grupo suelen ser familiares, pero no siempre es el caso.\n**HomePlanet**: El planeta del que el pasajero partió, generalmente su planeta de residencia permanente.\n**CryoSleep**: Indica si el pasajero optó por entrar en animación suspendida durante el viaje. Los pasajeros en criosueño están confinados a sus cabinas.\n**Cabin:** El número de la cabina donde se hospeda el pasajero. Tiene el formato deck/num/side, donde side puede ser P para Port (babor) o S para Starboard (estribor).\n**Destination**: El planeta al que el pasajero desembarcará.\nAge: La edad del pasajero.\nVIP: Indica si el pasajero pagó por un servicio VIP especial durante el viaje.\n**RoomService, FoodCourt, ShoppingMall, Spa, VRDeck**: Cantidad facturada por el pasajero en cada una de las muchas amenidades de lujo de la Spaceship Titanic.\n**Name**: Los nombres y apellidos del pasajero.\n**Transported**: Indica si el pasajero fue transportado a otra dimensión. Este es el objetivo que debes predecir.\ntest.csv\nRegistros personales del tercio restante (~4300) de los pasajeros, que se usarán como datos de prueba. Tu tarea es predecir el valor de Transported para los pasajeros en este conjunto.\n\nsample_submission.csv\nUn archivo de ejemplo en el formato correcto para la presentación de tus resultados.\n\n**PassengerId**: Id de cada pasajero en el conjunto de prueba.\n**Transported**: El objetivo. Para cada pasajero, debes predecir True o False.",
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