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  "fetched_at": "2026-10-20T05:09:23Z",
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      "content": "El conjunto de datos que usaremos para esta competencia es \"Bank Customer Churn Dataset\".\n\n\n**customer_id**, el identificador del cliente.\n**credit_score**, el score dado al cliente.\n**country**, país.\n**gender**, género.\n**age**, edad.\n**tenure**, los años que tiene como cliente.\n**balance**, balance. \n**products_number**, la cantidad de productos del banco que tiene.\n**credit_card**, si tiene tarjeta de crédito. \n**active_member**, si es miembro activo.\n**estimated_salary**, salario estimado.\n**churn**, es el parámetro objetivo (target): lo que se quiere estimar. Los valores posibles son:  1 si el cliente abandonó el banco o 0 si no. \n\nEl objetivo es predecir \"churn\".\n\nLos datos a utilizar son:\n- train.csv: tiene 8000 registros, que deben usarse para entrenamiento.\n- test.csv: tiene 2000 registros, que sólo se usan para inferir y subir a la competencia.\n- sample_submission.csv es un ejemplo de como tienen que armar el archivo para enviar a la competencia.\n\n",
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      "content": "El objetivo del proyecto es trabajar en el problema de retención de cliente. Los datos se encuentran en la pestaña de datos.\n",
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      "content": "Para la evaluación se utilizará la medida de desempeño F1-score: https://en.wikipedia.org/wiki/F-score. \n\n## Formato del archivo para el envío a evaluación\nEl archivo será en formato CSV, y contendrá dos columnas: la primera client_id tendrá el id que identifica el registro que se evalúa, y la segunda columna \"churn\" el resultado de la inferencia, que puede ser 1: el cliente se va o 0: el cliente se queda. \n\nUn ejemplo de como debe generarse el archivo para enviarlo a la competencia se encuentra en la solapa de datos, bajo el nombre \"sample_submission.csv\".\n",
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      "content": "Antes de descargar nada, deben aceptar las reglas de la competencia.  Estas reglas son: \n\n- No hagan trampa ! \n- Hagan su mejor esfuerzo !\n- Diviértanse !",
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