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@@ -331,4 +331,15 @@ Los resultados que obtenemos son los siguientes:
 
 #+CAPTION: Perceptrón multicapa con imputación
 [[./assets/neuralnet_fill.png]]
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+\clearpage
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 ** Análisis de resultados
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+Tras ejecutar todos los algoritmos elegidos, podemos analizar los resultados obtenidos.
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+Observamos que la imputación de la media en los valores nulos no es una estrategia que aporte demasiados beneficios, y según ciertas métricas puede ser hasta dañino para nuestro modelo.
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+Vemos que nuestros modelos obtienen unos resultados bastante correctos, con un /accuracy score/, /cross validation score/ y /AUC/ en el intervalo $[0.7, 0.82]$.
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+Por lo tanto, concluimos que nuestro problema de clasificación es suficientemente genérico para ser resuelto por distintos modelos de aprendizaje, sin variaciones significantes en el rendimientos de éstos.