null
Importamos librerías
Descargamos dataset de entrenamiento
Tomamos los datos de entrada que necesitamos
Unimos todas esas entradas en una sola variable.
Definimos arquitectura
Preparamos el entrenamiento a las 150 épocas de receta y preparamos datos del entrenamiento, en este caso el 100%
Después de aumentar el numero de épocas a 250
Con este cambio obtuvimos un porcentaje de acierto de
Reduciré el número de épocas a 175
Misma lógica, clasifique y discrimine igual
Importo dataset de salida
Probando dicha dataset puedo presumir orgullosamente que consegui Un acierto de
Pero… al momento de probarlo con cierta sección de datos
Por lo que debo buscar un umbral que me permita usar al máximo ese 88.76%
El Umbral que encontré mejor luego de unas cuantas pruebas fue de >0.2
Con dicho umbral obtuve los siguientes resultados: