<jupyter_start><jupyter_text>el resultado varia al 78%, no se si sea conveniente hacer un for para sacar un estimativo de la vianza de los resultados y los errores  podemos arreglar el resultado anterior standarizando la data<jupyter_code>estimators = []
estimators.append(( "standardize" , StandardScaler()))
estimators.append(( "mlp" , KerasClassifier(build_fn=create_baseline, 
                                            epochs=100,batch_size=5, verbose=0)))

estimators2 = []
estimators2.append(( "standardize" , StandardScaler()))
estimators2.append(( "mlp" , KerasClassifier(build_fn=create_baseline2, 
                                            epochs=100,batch_size=5, verbose=0)))
estimators3 = []
estimators3.append(( "standardize" , StandardScaler()))
estimators3.append(( "mlp" , KerasClassifier(build_fn=create_baseline3, 
                                            epochs=100,batch_size=5, verbose=0)))
 
estimators<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>El pipeline es una envoltura que ejecuta uno o más modelos dentro de una pasada del procedimiento de validación cruzada<jupyter_code>pipeline = Pipeline(estimators)
pipeline2 = Pipeline(estimators2)
pipeline3 = Pipeline(estimators3)
#pipeline
kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=seed)
results = cross_val_score(pipeline, X, encoded_Y, cv=kfold)
print("Standardized: %.2f%% (%.2f%%)" % (results.mean()*100, results.std()*100))<jupyter_output>Standardized: 84.11% (3.15%)<jupyter_text>resultado a mejorar<jupyter_code>results = cross_val_score(pipeline2, X, encoded_Y, cv=kfold)
print("Standardized: %.2f%% (%.2f%%)" % (results.mean()*100, results.std()*100))<jupyter_output>Standardized: 85.52% (5.01%)<jupyter_text>Con menos neuronas en la entrada el proceso de entrenamiento deberia ser mas rapido(porque hay menos neuronas que entrenar) ademas deberia haber un ligero aumento de la precisión media estimada importante reducción de la desviación estándar (dispersión media) de las puntuaciones de precisión del modelo.<jupyter_code>results = cross_val_score(pipeline3, X, encoded_Y, cv=kfold)
print("Standardized: %.2f%% (%.2f%%)" % (results.mean()*100, results.std()*100))<jupyter_output>Standardized: 86.00% (5.14%)
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