Proyecto creado en el marco del Diplomado en Data Science de la Pontificia Universidad Católica de Chile
En este script:
- Se carga y analiza el dataset.
- Se prueba la factibilidad del análisis factorial.
- Se aplican PCA y FA para transformar los datos.
- Se entrena Random Forest, se optimiza con GridSearchCV y se selecciona el mejor modelo.
- Se interpretan los resultados con SHAP y se refinan las características más relevantes.