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@@ -5,5 +5,5 @@ tags: [ml-factory, titanic, agentic-ops]
 metrics: [accuracy, f1]
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 # 🏭 Model Card: TITANIC
-**Veredicto:** He elegido al DecisionTreeClassifier como el modelo ganador debido a su alta precisión en la clasificación (F1-Score: 0.7666). Además, su tamaño es moderado (2.09 KB), lo que lo hace eficiente en términos de recursos. La variable que domina la decisión es 'Sex', lo que sugiere que el sexo de la persona es un factor importante en la clasificación. En términos de consejo de negocio, esto sugiere que la empresa debe considerar la diversidad y la inclusión en su estrategia de marketing, ya que el sexo de la persona puede ser un factor clave en la toma de decisiones de compra.
+**Veredicto:** He elegido al DecisionTreeClassifier porque obtuvo el mejor F1-Score (0.7615) entre los tres modelos. Además, su tamaño es moderado (6.77 KB) y su explicabilidad es buena, ya que las variables que guían la decisión tienen sentido lógico. La variable 'Sex' es la que domina la decisión, lo que sugiere que el sexo es un factor importante en la clasificación de pasajeros supervivientes en el Titanic. Un consejo de negocio basado en estos hallazgos podría ser que las líneas aéreas y las empresas de viajes consideren la inclusión de pasajeros de ambos sexos en sus políticas de seguridad y evacuación en caso de emergencia.
 **Variables:** `['Age', 'Fare', 'Sex', 'sibsp', 'Parch', 'Pclass', 'Embarked']`