Descripción: El marco de modelado es un enfoque estructurado para construir y evaluar modelos en ciencia de datos. Este marco proporciona una guía sistemática que permite a los científicos de datos y analistas desarrollar modelos predictivos y descriptivos de manera eficiente. Incluye etapas como la definición del problema, la recopilación y preparación de datos, la selección de algoritmos, el entrenamiento del modelo, la validación y la evaluación del rendimiento. Al seguir un marco de modelado, se asegura que cada paso del proceso sea metódico y que se consideren aspectos críticos como la calidad de los datos y la interpretación de los resultados. Además, este enfoque facilita la comunicación entre equipos multidisciplinarios, ya que establece un lenguaje común y un conjunto de prácticas recomendadas. La importancia del marco de modelado radica en su capacidad para optimizar el proceso de desarrollo de modelos, reducir errores y mejorar la reproducibilidad de los resultados, lo que es esencial en un campo donde la precisión y la confiabilidad son fundamentales.
