Análisis comparativo de rendimiento entre algoritmos de Machine Learning (KNN, SVM, XGBoost, Random Forest y RNA_TensorFlow) aplicados a la predicción de generación solar, eólica y demanda eléctrica. Se presentan métricas R², RMSE y MAE para evaluar precisión y errores de cada modelo.