Improve model

[AFMartinezF]

En mi proyecto los principales cambios que hice fueron:

• Añadir nuevas métricas que evaluaban no solo la precisión total, sino también la precisión por categoría.
• Balancear los datos usando la librería imbalanced learning.
• Aplicar RandomizedSearch y posteriormente GridSearch para optimizar hiperparámetros.
• Cambiar el modelo de regresión logística por uno de Support Vector Machine.

Con lo que obtuve:

Accuracy model: 0.853
Exited Churn='NO': 0.814
Exited Churn='YES': 0.892
F1 Score: 0.857