El portavoz del equipo de Gobierno, Ángel Orgaz, ha anunciado una importante inversión para modernizar el Polígono de Capellanías en la ciudad. Se destinará un millón de euros a lo largo del ejercicio 2026 para mejorar las infraestructuras del polígono industrial de Las Capellanías, con el objetivo de favorecer la implantación y crecimiento de empresas en la zona.
Entre las actuaciones previstas se encuentra la mejora del asfaltado, una demanda histórica de los empresarios, así como la redacción de un proyecto integral que aborde globalmente las necesidades del polígono. Orgaz destacó que esta inversión busca dar respuesta a déficits estructurales acumulados durante años, como problemas de saneamiento, red eléctrica y ordenación industrial.
Además, se incluirá en el presupuesto municipal de 2026 una partida específica para la instalación de cámaras de videovigilancia en la zona, atendiendo a una reivindicación histórica del tejido empresarial. También se están llevando a cabo otras acciones como el refuerzo de los trabajos de desbroce y limpieza, así como la implementación del sistema de recogida de residuos puerta a puerta en el polígono.
Orgaz resaltó que estas medidas se complementan con la estrategia de ampliación del suelo industrial, donde actualmente hay una disponibilidad del 85% de parcelas. En otro frente, se ha anunciado el compromiso de destinar otro millón de euros para mejorar los viales del campus universitario de Cáceres, en apoyo a la comunidad universitaria local.
En conclusión, estas inversiones representan un impulso significativo al tejido empresarial de la ciudad y a la mejora de infraestructuras clave para su desarrollo presente y futuro. conjunto de datos.
2. Elimina los valores atípicos.
3. Completa los valores faltantes.
4. Normaliza los datos si es necesario.
5. Realiza un análisis exploratorio de los datos para entender su distribución y correlaciones.
6. Aplica técnicas de reducción de dimensionalidad si el conjunto de datos es muy grande.
7. Divida los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
8. Aplique modelos de machine learning para entrenar y probar el conjunto de datos.
9. Evalúe el rendimiento del modelo utilizando métricas adecuadas.
10. Ajuste hiperparámetros si es necesario para mejorar el rendimiento del modelo.
11. Realice predicciones utilizando el modelo entrenado.
12. Evalúe la precisión de las predicciones y ajuste el modelo si es necesario.
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