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Luego, de leer el conjunto de datos y seleccionar el tipo de criptomoneda y los atributos para el estudio procedemos a limpiar los datos.

Para ello, revisamos que no existan datos faltantes y en el caso de haberlos, completamos estos datos faltantes con la media de cada atributo respectivamente. Debido a que los atributos considerados para resolver cryptocurrency price history kaggle problema son importantes, podemos utilizar la siguiente técnica de validación:.

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Una vez fijado el modelo óptimo, se realiza la predicción de los datos considerando el conjunto de prueba y se calcula el error de predicción. En este caso cryptocurrency price history kaggle cada modelo obtenido en el entrenamiento calculamos el error de validación, que en nuestro caso sera la Suma Residual de Cuadrados RSS y escogemos el modelo que tenga la menor RSS entre todos.

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Introducción La minería de datos surgió con la intención o el objetivo de ayudar a comprender una enorme cantidad de datos, y que estos, pudieran ser utilizados para extraer conclusiones para contribuir en la mejora y crecimiento de las empresas, sobre todo, por lo que hace a las ventas o fidelización de clientes. En la siguiente sección, se explica en forma detallada cryptocurrency price history kaggle problema que vamos a resolver.

Luego, en la sección 3 se describe el conjunto de cryptocurrency price history kaggle que vamos a utilizar para resolver el problema en estudio. En la sección 4 se especifica el modelo a utilizar para resolver nuestro problema, y la resolución numérica del modelo se indica en la sección 5.

Luego, en la sección 6 se detallan las técnicas para validar y seleccionar el mejor modelo. Finalmente, se presentan los resultados obtenidos con el mejor modelo y las conclusiones respectivas.

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Coin / Name Market Cap Dominance Trading Volume Volume / Market Cap Change 24H Price
APCC $863,184 1.18% 0.0175 -0.89% $11.156203
InMax $280,566 7.80% 0.0300 +0.50% $4.781844
Algorand $720,822,908,554 10.85% 0.0501 -0.39% $2.335795
Algorand $552,655 3.61% 0.0323 +0.20% $16.93600
CAPP $610,111,985,782 8.61% 0.0264 -0.69% $4.577904
Hxro $102,275 7.22% 0.0336 -0.44% $39.911867
PIRL $464,985 1.52% 0.0723 -0.21% $21.614751
RSR $179,212,897,568 2.15% 0.0930 -0.15% $6.897218
CCX $638,291 1.93% 0.0183 -0.80% $8.378689
MIN $729,746 8.52% 0.0796 -0.94% $22.288291
IOS token $326,538,351,378 1.94% 0.0276 -0.50% $7.328970
MANA $268,191,339,222 9.41% 0.0796 -0.95% $30.827374
RFOX $459,384,449,412 5.33% 0.0458 +0.34% $7.588930
Native Utility Token $376,940 8.81% 0.0241 -0.55% $23.729361
IMPT $755,279,164,506 7.62% 0.0447 -0.22% $24.784464
LBRY Credits $890,979,967,928 8.51% 0.010 +0.99% $4.683383
VGX $330,798 10.58% 0.0998 -0.73% $10.490645
COSP $134,529,270,348 0.64% 0.0869 +0.84% $30.224147
WINGS $859,973 9.11% 0.0778 -0.55% $24.349678
DREP $411,637 9.67% 0.0905 -0.22% $37.791973
Zilliqa $309,758 5.49% 0.0400 -0.20% $6.179159
InsurePal $198,757,487,453 10.68% 0.0981 -0.93% $30.145296
KickToken $424,118,420,899 4.75% 0.0232 +0.92% $24.565356
URAC $882,172,599,535 1.56% 0.0344 -0.19% $19.792499
Prometeus $268,250 5.69% 0.0251 -0.24% $40.299829
Hdac $42,421,519,437 6.10% 0.0672 -0.90% $36.817594
POLY $778,775,415,853 5.54% 0.0469 -0.62% $4.921504
POLY $875,308 2.31% 0.0574 +0.69% $2.83158
IDH $135,115 8.90% 0.0340 -0.48% $3.153682
VideoCoin $634,834 7.24% 0.0752 -0.72% $16.907908
DIN $489,447,769,668 4.76% 0.0433 -0.38% $10.617762

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Luego, en la sección 6 se detallan las técnicas para validar y seleccionar el mejor modelo.

Coin / Name Market Cap Dominance Trading Volume Volume / Market Cap Change 24H Price
Chiliz $578,254 2.16% 0.054 -0.11% $48.578731
DAY $793,448,795,283 10.36% 0.0715 +0.59% $5.452308
Haven Protocol $137,958 9.35% 0.0948 -0.70% $2.477463
GAS $52,774 0.88% 0.0647 +0.62% $11.344266
Worx $154,378 4.49% 0.0532 -0.20% $7.60609
aXpire $301,146 2.29% 0.0770 -0.16% $21.395254
DAPS $376,301 1.34% 0.0843 -0.91% $48.413964
SAGA $798,949,947,306 6.84% 0.0513 -0.22% $0.822403
WOLLO $405,939,249,365 10.64% 0.0429 -0.83% $10.66870
PKT $827,784,456,822 2.33% 0.0257 -0.34% $40.131197
Constellation $333,198 0.69% 0.0940 -0.60% $1.325431
Synthetix $13,890,616,152 9.37% 0.0244 -0.52% $14.444898
COSP $13,850 8.63% 0.0251 +0.89% $8.71272
DMarket $228,606,314,804 9.60% 0.0763 -0.88% $26.926546
MTH $439,771,566,306 1.44% 0.0952 -0.12% $21.15753
NOR $424,920,537,936 2.92% 0.0341 +0.37% $2.524361
BNT $669,837 1.50% 0.0684 -0.73% $2.32972
HEROcoin $423,584,491,383 5.48% 0.0865 +0.93% $41.792258
People $451,366 10.41% 0.0845 -0.57% $14.66722
SNX $114,102,904,296 3.36% 0.0507 -0.40% $33.770721
BCPT $449,497,953,544 9.45% 0.0912 -0.49% $3.748568
ENJ $437,211,928,543 8.56% 0.0334 -0.87% $39.927305
Metaverse $403,469,488,479 3.16% 0.0574 +0.47% $27.226487
BF Token $702,632,896,412 4.51% 0.0445 -0.65% $37.338274
Playkey $503,566,793,368 9.54% 0.0992 -0.10% $38.57794
DEP $175,994,584,156 5.18% 0.0835 -0.88% $47.314343
FTX Token $899,409,396,647 4.17% 0.0876 -0.47% $1.265966
OST $157,866,922,685 0.29% 0.082 +0.48% $4.524430
AMB $888,457,901,828 4.98% 0.0345 -0.80% $8.431959
QRL $194,567,484,972 2.13% 0.0914 -0.21% $21.962529
MLN $205,837,717,233 9.18% 0.0618 -0.80% $5.887818

Finalmente, se presentan los resultados obtenidos con el mejor modelo y las conclusiones respectivas. Si observamos por ejemplo la serie de Bitcoins tenemos la siguiente serie: Ahora, que pasa si queremos observar por si sola la primera serie que en nuestra https://bitmoney-trade.site/meta/10-best-cryptocurrencies-reddit.php imagen no podemos ver con claridad: Como podemos ver, debido a que sus precios son cryptocurrency price history kaggle bajos, las criptomonedas con mejores precios en el mercado seran las cryptocurrency price history kaggle representadas en este caso.

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A continuación, se presentan los resultados obtenidos de la estimación del modelo óptimo y la predicción del conjunto de prueba: Matriz de Correlaciones Precio Inicial Mínimo Precio Precio de Cierre Volumen Valor cryptocurrency price history kaggle de las Acciones Precio Inicial 1.

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También es necesario saber la precisión del modelo, el siguiente resultado nos permite comparar directamente entre el ajuste de cada modelo. A tibble: 3 x 13 f model. Mejorando los modelos, podemos ver los residuos.

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Pronosticando el modelo La creación de la previsión para los modelos se realiza mediante el maepo de las predicciones. Clustering para las series Como podemos ver, todos los resultados anteriores se pueden aplicar para cada una de las criptomonedas y así predecir sus precios futuros. Técnicas de validación Cryptocurrency price history kaggle a que los atributos considerados para resolver cryptocurrency price history kaggle problema son importantes, podemos utilizar la siguiente técnica de validación: Dividimos el conjunto de datos en 3 partes: un conjunto de entrenamiento training setun conjunto de validación validation set y un conjunto de prueba test set.

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