diff --git a/2-Regression/3-Linear/translations/README.es.md b/2-Regression/3-Linear/translations/README.es.md index f8e22340..551fa9bf 100644 --- a/2-Regression/3-Linear/translations/README.es.md +++ b/2-Regression/3-Linear/translations/README.es.md @@ -89,7 +89,7 @@ new_pumpkins.iloc[:, 0:-1] = new_pumpkins.iloc[:, 0:-1].apply(LabelEncoder().fit ``` Si ahora miras el nuevo dataframe `new_pumpkins`, ves que todas las cadenas ahora son numéricas. ¡Esto te dificulta el leer pero lo hace más comprensible para Scikit-learn! -Ahora puedes tomar decisiones más informadas (no sólo basado en ver un gráfico de dispersión) acerca de los datos que mejor se ajustan a la regresión. +Ahora puedes tomar decisiones más informadas (no sólo basado en un gráfico de dispersión) acerca de los datos que mejor se ajustan a la regresión. Intenta encontrar una buena correlación entre dos puntos de tus datos para construir potencialmente un buen modelo predictivo. Como resultado, sólo hay correlación débil entre la Ciudad y el Precio.