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Limpieza y normalización con Pandas y NumPy antes de entrar a Scikit-Learn. # Evita sobreajuste keras.layers.Dense(32

modelo = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(20,)), keras.layers.Dropout(0.3), # Evita sobreajuste keras.layers.Dense(32, activation='relu'), keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') # Clasificación binaria ]) Anaconda evita dolores de cabeza con dependencias

import tensorflow as tf from tensorflow import keras