Este caso de estudio utiliza el dataset real de Instacart en Kaggle, el cual registra más de 3 millones de pedidos de 200,000 usuarios con un catálogo de 50,000 productos, con el objetivo de descubrir los hábitos de consumo y predecir las compras repetidas de los clientes.

El arbol de decision es un diagrmama de arendizaje automático que modela las opciones, eventos y posibles resultados de una decisión de forma visual.

La Regresión logística*es un método de aprendizaje automático que sirve para predecir la probabilidad de que ocurra un evento categórico, con dos resultados posibles: Si (1) o No (0).

(lm) es la función en R para ajustar modelos lineales. Es el modelo estadíastico más básico que existe y mpas fácil de interpretar. Para interpretarlo se usa la medida R-cuadrada, que significa qué tan cerca están los datos de la regresión. Va de 0 a 1, donde 1 es que el modelo explica toda la variabilidad.

EL paquete **CARET (Classification and Regression Training)** es un paquete integral con una amplia variedad de algoritmos para el aprendizaje automático.

El Market Basket Analysis es una técnica en el ámbito de análisis y minería de datos en el campo del comercio. Su objetivo principal es descubrir patrones de asosiación entre productos que suelen ser comprados juntos por los clientes.