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      "content": "Existe una variable dependiente (aprobado) y un conjunto de variables independientes cuyo nombre hace referencia a lo que significa. Los pasos son tal y como lo que se ha visto en clase:\n\n1. Descargar train dataset.\n2. Entrenar diferentes modelos y seleccionar el que mejor f1 en validación tenga.\n3. Predecir en dataset con el mejor modelo.\n4. Cargar las respuestas en formato csv.",
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      "content": "El dataset incluye información sobre la aprobación de un préstamo a personas e información asociada a estas. Habrá que predecir si una persona recibe o no un préstamo basado en las características de la misma.",
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      "content": "La métrica de evaluación será f1 score.\n\nNo modifique el orden del documento de testeo. Deberá cargar únicamente un CSV con dos columnas: ID (número de fila) y Prediction (predicción realizada con el modelo sobre el testeo).",
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      "content": "El resultado en el leaderboard no es el resultado final. Es un resultado parcial. Lo mejor será no confiarse.\n\nEl puntaje parcial del leaderboard es un indicador para evitar copia. Si los resultados son exactamente iguales, es evidencia de plagio.",
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      "content": "En esta competencia los datos estarán listos para ser modelados pero no está de más una exploración y limpieza para intentar mejorar las métricas. El mejor F1 score gana.",
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