Grupo8 hernandez rincon

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Damas, el trabajo tiene sus bondades pero hay tres cosas que reducen mucho la calidad de la entrega.

1. Nada de lo que hicieron antes de hallar las características con SIFT realmente se utiliza. Es decir, las imagenes realmente sin ningún tratamiento pasan a SIFT. Lo previo es más de checklist, en vez de tener un efecto en el dataset.
2. El pipeline es solo del modelo y el escalado, pero nada del preprocesamiento.
3. Esto es lo de menos realmente, pero no olviden hacer el pull request. Después de la primera entrega, en clase explícitamente señalé en pantalla cómo hacerlo y que en adelante sería infaltable.

Por si algo, las métricas dan bien, porque el dataset es muy bueno en calidad y cómo pueden notar en kaggle, no se requiere mucho a efectos de tener un buen resultado.