Implementación de un primer modelo

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En base al análisis de trabajos similares utilizando los datasets "The TON_IoT datasets" se comenzará implementando un modelo de clasificación para comparar los resultados obtenidos con los obtenidos por los autores de trabajos similares para determinar la calidad del modelo inicial. En fases posteriores se ajustará el modelo, si procede, o se implementarán modelos más complejos tratando de obtener resultados similares a los obtenidos por los autores de los distintos trabajos analizados.

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Se mueve la tarea al siguiente sprint a falta de tener una versión funcional.

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Se mueve la tarea al siguiente sprint a falta de tener un modelo funcional. Se han entrenado algunos MLP con resultados bastante malos prediciendo siempre la clase positiva.

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En principio los resultados son buenos. Se debe intentar ajustar los parámetros para ver si se obtienen resultados mejores y comparar con otros modelos que hayan funcionado bien en trabajos similares.

Entrenamiento y validación realizados con los datasets balanceados: balanced_train.csv y balanced_test.csv.

Matriz de confusión en validación: Valores de las métricas en validación: