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Problema: desbalanceo de resultados debido a muchos ceros en algunas variables
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1. Probamos sklearn.RF con dataset urineFlav con dropna, que es el que menos afectado se ve
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2. Probamos XGBRF para manejar NAs sin necesidad de imputarlos a cero.
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Posibles soluciones:
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Hay que ver si hay implementación de MLP que maneje NAs
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