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      "content": "Estos son los archivos que se entregan:\n\n## Archivos\n\n*   **train_competencia_lunes.csv** - Dataset de entrenamiento\n*   **pred_competencia_lunes.csv** - Dataset de predicción\n",
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      "content": "La 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\n**Archivo de predicciones ejemplo:**\n\nid,nivel_estres\n0,2\n1,0\n2,0\netc.\n",
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    {
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      "content": "Esta es una competencia en la que pueden acceder a sus apuntes, notebooks de clase o incluso buscar en internet la solución de algún problema de código que necesiten. Sin embargo hay unas restricciones muy claras que si no se cumplen en su totalidad, harán que la nota total de esta competencia sea 1.0\n\nNO usar ChatGPT\nNo compartir código entre ustedes\nNo enviar su solución a otro(a) estudiante.\nSi tienen dudas durante la competencia, pueden preguntarle a la profesora\nSean creativos e intenten buscar estrategias para mejorar sus puntajes progresivamente",
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      "content": "Este dataset contiene una serie de características categorizadas en diferentes factores que afectan los niveles de estrés de los estudiantes. Estas características están seleccionadas científicamente y categorizadas en Factores Psicológicos, Fisiológicos, Sociales, Ambientales y Académicos. Estos factores abarcan una amplia gama de aspectos que pueden influir en los niveles de estrés de un estudiante. Aquí se presenta un desglose de las características según sus respectivos factores:\n\n**Factores Psicológicos:**\n- nivel de ansiedad\n- autoestima\n- historial de salud mental\n- depresión\n\n**Factores Fisiológicos:**\n- dolor de cabeza\n- presión arterial\n- calidad del sueño\n- problemas respiratorios\n\n**Factores Ambientales:**\n- nivel de ruido\n- condiciones de vida\n- seguridad\n- necesidades básicas\n\n**Factores Académicos:**\n- rendimiento académico\n- carga de estudio\n- relación profesor-alumno\n- preocupaciones sobre la futura carrera\n\n**Factor Social:**\n- apoyo social\n- presión de grupo\n- actividades extracurriculares\n- acoso\n\nEstas características cubren una amplia gama de aspectos que pueden contribuir a los niveles de estrés de un estudiante. Analizar y comprender estos factores puede ser valioso para la investigación, intervenciones y programas de apoyo destinados a reducir el estrés entre los estudiantes. Si tienes alguna pregunta específica o tarea relacionada con este conjunto de datos, ¡no dudes en decírmelo!",
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