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Puntos Positivos:

Estructura Mejorada: Has definido mejor la estructura del informe, incluyendo secciones para Entendimiento del Negocio, Preparación de Datos, Modelado y Validación de Modelos. Esto hace que el informe sea más fácil de seguir.
Gestión de Valores Faltantes y Atípicos: Has abordado los valores faltantes y atípicos, lo cual es crucial para la calidad del análisis.
Análisis Exploratorio: Has incluido histogramas y gráficos QQ para visualizar la distribución de las variables, lo cual es una buena práctica.
Modelado: Has probado varios modelos de clasificación y regresión, lo cual te permite comparar su rendimiento.
Validación: Has utilizado validación cruzada para evaluar el rendimiento del modelo seleccionado, lo cual es una buena práctica para evitar el sobreajuste.
Puntos a Mejorar:

Entendimiento del Negocio: Aunque has mejorado la estructura, esta sección aún podría ser más detallada. Podrías explicar cómo los insights generados por el modelo pueden ser utilizados en cada industria mencionada.
Preparación de Datos:
Escalado de Datos: Has escalado los datos, pero podrías justificar mejor la elección de las columnas a escalar y el tipo de escalado utilizado (StandardScaler).
Ingeniería de Características: No has explorado la creación de nuevas características, lo cual podría mejorar el rendimiento de los modelos.
Análisis Exploratorio:
Correlación: Aunque has incluido una matriz de correlación, no has analizado en detalle las relaciones entre las variables. Podrías destacar las correlaciones más fuertes y discutir su significado.
Distribución de las Variables: Has visualizado la distribución de las variables, pero no has mencionado si cumplen o no con la distribución normal y si se requiere alguna transformación.
Modelado:
Justificación de los Modelos: No has explicado por qué elegiste los modelos específicos que has utilizado. Podrías discutir las ventajas y desventajas de cada uno y por qué son adecuados para este problema.
Métricas de Evaluación: Has utilizado la precisión como métrica de evaluación, pero podrías incluir otras métricas como recall, F1-score, y AUC-ROC para tener una visión más completa del rendimiento de los modelos.
Validación:
Overfitting y Underfitting: Has mencionado estos conceptos, pero no has proporcionado evidencia de si tu modelo sufre de alguno de ellos. Podrías comparar los resultados de entrenamiento y prueba para detectarlo.
Selección de Características: Has utilizado SelectKBest, pero podrías justificar mejor la elección de esta técnica y el número de características seleccionadas.
Sugerencias Adicionales:

Comentarios en el Código: Incluye más comentarios en tu código para explicar lo que hace cada línea y por qué lo estás haciendo. Esto hará que tu trabajo sea más fácil de entender para otros.
Interpretación de Resultados: No te limites a presentar los resultados, interpreta lo que significan en el contexto del problema. ¿Qué nos dicen los modelos sobre los factores que influyen en la lluvia? ¿Cómo pueden estos insights ser utilizados para tomar decisiones informadas?
Comentarios Finales:

Has realizado un buen trabajo en general, pero hay margen de mejora. Si aplicas estas sugerencias, tu informe será aún más completo y valioso.