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Pipelines — Preprocesamiento con Titanic
# Descripción
Proyecto de pipelines de scikit-learn con el dataset Titanic. Aprende a encapsular todo el preprocesamiento en un solo objeto Pipeline: imputación de nulos con SimpleImputer (mediana para numéricas, moda para categóricas), escalado con StandardScaler, codificación de categorías con OneHotEncoder, y combinación con ColumnTransformer. El pipeline completo se pasa a GridSearchCV para optimizar parámetros del preprocesador y del modelo simultáneamente. Compara con el enfoque manual para ver por qué los pipelines previenen el error más común: el data leakage.
# Características principales
$ Pipeline: secuencia completa de transformaciones + modelo en un solo objeto
$ ColumnTransformer: transformaciones diferentes para cada tipo de columna
$ SimpleImputer: imputación automática de valores nulos
$ OneHotEncoder: codificación de variables categóricas
$ StandardScaler: escalado de variables numéricas
$ GridSearchCV con Pipeline: optimización simultánea de todo el flujo
$ Comparativa con/sin pipeline: prevención de data leakage
# Galería
# Tecnologías utilizadas
