Define el Objetivo del Proyecto

¿Qué tipo de problema quieres resolver?

• Clasificación
• Regresión
• Agrupamiento
• Detección de anomalías

Recopila y Analiza los Datos

• Revisa la estructura de los datos: tipos de variables, valores nulos, etc.
• Distribución y tendencias: observa correlaciones entre variables.
• Esto ayuda a entender qué modelo podría ser adecuado.

Elige el Tipo de Análisis y Método

• Clasificación: k-NN, Árboles de decisión, SVM.
• Regresión: Regresión lineal, Regresión polinómica.
• Agrupamiento: K-means, clustering jerárquico.
• Reducción de dimensionalidad: PCA, t-SNE.
• Detección de anomalías: Isolation Forest, One-Class SVM.

Considera las Características del Proyecto

• Tamaño de los datos: Modelos como redes neuronales requieren grandes conjuntos.
• Tiempo y complejidad: Modelos simples (p. ej., k-NN) son adecuados para pocos recursos.
• Interpretabilidad: Regresión lineal y árboles de decisión son más interpretables.

Preprocesa los Datos

• Normalización o estandarización para modelos sensibles a escalas (p. ej., SVM).
• Codificación de variables categóricas (One-Hot Encoding o Label Encoding).

Realiza Pruebas con Diferentes Modelos

• Divide los datos en conjunto de entrenamiento y prueba.
• Evalúa el rendimiento usando métricas según el problema:

# Clasificación: Precisión, F1-score
# Regresión: MSE, MAE
# Agrupamiento: Índice de Silueta
        

Afina y Optimiza el Modelo

• Ajuste de hiperparámetros: utiliza Grid Search o Random Search.
• Validación cruzada para robustez del modelo.

Implementa y Evalúa el Modelo en el Proyecto Real

• Prueba el modelo en nuevos datos.
• Mide el impacto y verifica que los resultados logren los objetivos del proyecto.