Kaggle
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En Kaggle, el desempeño no depende únicamente de construir modelos complejos, sino de la disciplina en el proceso. Los mejores resultados provienen de una validación local sólida, del registro sistemático de experimentos y de la capacidad de descartar ideas que no aportan, incluso si parecen prometedoras. El leaderboard público es solo una referencia parcial y puede inducir a decisiones erróneas si se sobreoptimiza. Por ello, la clave está en equilibrar evidencia local con señales externas, mantener consistencia en el pipeline y seleccionar las entregas finales con criterio, priorizando modelos que generalicen bien y no solo aquellos que momentáneamente suben posicio
Entiende el problema
Cómo ganar en Kaggle
EDA inicial
Validación local
Uso para Validación
Ingeniería de características
Modelado
