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Cosa fundamental:
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KDE se puede usar para generar 2 distribuciones (una, es un mixture model de KDEs en train condicionados a cada clase,
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y el otro es un KDE en test), de las que luego se calculará la divergencia (objetivo a minimizar). Otra opción es
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generar solo una distribución (mixture model de train) y tomar la likelihood de los puntos de test como objetivo
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a maximizar.
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1) aclarar: only test?
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2) implementar el auto
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- optimización interna para likelihood [ninguno parece funcionar bien]
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- de todo (e.g., todo el training)?
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- independiente para cada conjunto etiquetado? (e.g., positivos, negativos, neutros, y test)
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- optimización como un parámetro GridSearchQ
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3) aclarar: topsoe?
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4) otro tipo de model selection?
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5) aumentar numero de bags
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6) optimizar parametro C? optimizar kernel? optimizar distancia?
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7) KDE de sklearn o multivariate KDE de statsmodel? ver también qué es esto (parece que da P(Y|X) o sea que podría
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eliminar el clasificador?):
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https://www.statsmodels.org/dev/_modules/statsmodels/nonparametric/kernel_density.html#KDEMultivariateConditional
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8) quitar la ultima dimension en sklearn también?
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9) optimizar para RAE en vez de AE?
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