Este proyecto ofrece un análisis comparativo entre Gaussian Naive Bayes y K-Nearest Neighbors (KNN) en el dataset Wine de UCI, usando R y R Markdown para plena reproducibilidad. El flujo de trabajo es riguroso e incluye: análisis exploratorio profundo (distribuciones, pruebas de normalidad Shapiro-Wilk, asimetría, correlaciones y balance de clases); preprocesamiento justificado con transformación logarítmica selectiva en variables asimétricas (Ácido Málico y Magnesio) para mejor adherencia gaussiana; modelado y evaluación exhaustiva con partición estratificada 70/30, validación cruzada repetida (10×5), optimización de hiperparámetros (KNN), métricas (Accuracy, Kappa) y test de McNemar; visualizaciones de calidad (histogramas, matriz de correlación, fronteras de decisión, distribuciones por clase y análisis de errores); y validación extra con predicciones en casos sintéticos y probabilidades de clase (Naive Bayes).

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