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Problemas a resolver: documentaci贸n, carga y prueba de modelo

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Resumen:
鈻犫枲鈻犫枲鈻犫枲鈻

El prop贸sito de estas clases-labs son simular un ambiente seguro donde practicar habilidades de data , el contexto es que se tiene una data proveniente de una FinTech, tienes que evaluar el churn o la tasa en que un servicio se deja de usar, se cancela o en este caso dejan de pagar.

  1. Clona el repositorio, instala tu ambiente, setea tu forma de trabajar. Al final hay que enviar el pull request de las mejoras que hiciste al modelo.

  2. Tienes 2 d铆as a partir de hoy para recordar tus habilidades como data profesional!!馃浉馃悕

Hola Ricardo y compa帽eros.

Primeramente quiero felicitar y agradecer a platzi por este tipo de actividades 鉂.

Tengo la siguiente observaci贸n:

En el momento de dividir el set en features y variable objetivo se olvidaron de eliminar la columna 鈥淓xited鈥 de la variable 鈥淴鈥.

Es por esto que al enviar el curl a la API salta un error, ya que para recibir una respuesta hace falta 1 argumento m谩s en la peticion GET. Este es un error grave ya que afecta la funcionalidad de la API y altera por completo el comportamiento del modelo ML (Est谩 entrenando con las respuestas鈥 Est谩 haciendo trampa 馃槨).

No siendo m谩s te estar茅 realizando un PULL con mis observaciones en el tiempo l铆mite鈥 Agradecido por la oportunidad de ser parte del equipo de FINNTECH CORP 馃槑