El siguiente script hace un ensamble de dos algoritmos: Random Forest y Regresion Logistica. Esto para predecir la variable survived del data set titanic.
El Scrip sigue estos pasos:
1. Carga csv desde dropbox
2. Divide el data set en train (70%) y test (30%)
3. Convierte los set de train y test en matriz numpy, solo por performance.
4. Crea una lista_algoritmos a utilizar, para luego crear los modelos y predecir a través de un loop.
5. Hace el promedio de las dos predicciones, y luego clasifica como verdadero los valores mayor a 0.5, de lo contrario, clasifica como falso.
6. Imprime las metricas de eficiencia de la prediccion del modelo ensamblado.
