Construir un agente inteligente simple que aprenda a partir de los datos que generaste y modelaste en las prácticas 2 y 3, y que sea capaz de predecir el comportamiento de un fenómeno natural o social (ecosistema, población, etc.) mediante un sistema de clasificación. Posteriormente, crearás en Scratch una simulación visual que represente el comportamiento predicho por el agente.

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🛠️ ¿Qué debes hacer?

1. Partiendo de tu hoja de cálculo de prácticas anteriores, elimina cualquier columna no relevante y genera una nueva columna que clasifique los datos. Esta será la variable que tu agente debe predecir (ej. estado del ecosistema, nivel de población activa…).
2. Usa una fórmula automática para clasificar tus datos en 4 o 5 niveles (por ejemplo: bajo, medio, alto, crítico…).
3. Exporta tu hoja como archivo .csv.
4. Entra en LearningML y:
   • Crea un modelo de clasificación.
   • Introduce algunos de los datos generados.
   • Entrena tu agente inteligente.
5. Crea un proyecto en Scratch:
   • Controla las variables independientes con sliders (por ejemplo: humedad, empleo, luz…).
   • Usa el modelo de LearningML para predecir el estado del sistema.
   • Representa visualmente el resultado de la predicción con sprites, fondos, sonidos, textos...

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🧠 Consejos de diseño

• Utiliza la guía de clase para ayudarte paso a paso.
• Sé creativo con la representación: puedes usar animaciones, colores, personajes...
• Cuanto más clara sea la relación entre los controles y el resultado, mejor se entenderá tu simulación.

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• 📤 Entrega
• Hoja de ćalculo con los datos clasificados.
• Captura del modelo de LearningML entrenado.
• Captura o vídeo de la simulación en acción.