1. Evaluar el error del algoritmo Tomaremos 70% de los datos como el set de entrenamiento y 30% como el set para testear (Tomarlos al azar) Procedimiento: A) Minimizar el Jtrain(Ɵ) B) Calcular el error del set de error Jtest(Ɵ) -Para regresión lineal - Para clasificación - Para clasificación múltiple 2. Evaluando los parámetros seleccionados para el modelo (Grado del modelo , lambda, etc)