Cómo preparar un dataset de calidad para entrenar un modelo de lead scoring
El rendimiento de un modelo de lead scoring depende mucho menos del algoritmo elegido de lo que suele pensarse. En la práctica, la calidad del dataset -cómo se define el objetivo, cómo se limpian los datos, cómo se construyen las variables y cómo se validan- es lo que marca la diferencia entre un modelo útil …