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Troubleshooting: performance de modelo

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En mi caso el mejor modelo que encontré fue usar Support Vector Machine con estos hiperparámetros: ```python svm =SVC(random_state=42, C= 1000.0, gamma=0.8, kernel='rbf', tol=0.01).fit(X_train, y_train) ``` Obteniendo unos valores de Accuracy por encima del 80% y corrigiendo el sesgo que habia antes hacia una clase: Accuracy model: 0.853 Exited Churn='NO': 0.810 Exited Churn='YES': 0.898 F1 Score: 0.858