diff --git a/06-ml_algos/exploring-random-forests.es.ipynb b/06-ml_algos/exploring-random-forests.es.ipynb
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-    "El conjunto *train* lo utilizaremos para entrenar el modelo, mientras que con el *test* lo evaluaremos para medir su grado de efectividad. Además, no es necesario que las variables predictoras estén normalizadas, ya que los random forests y, por lo tanto, los árboles de decisión no se ven afectados por la escala de los datos debido a la forma en la que funcionan: toman decisiones basadas en ciertos umbrales de características, independientemente de su escala."
+    "El conjunto *train* lo utilizaremos para entrenar el modelo, mientras que con el *test* lo evaluaremos para medir su grado de efectividad. Además, no es necesario que las variables predictoras estén normalizadas, ya que los random forests y, por lo tanto los árboles de decisión no se ven afectados por la escala de los datos debido a la forma en la que funcionan: toman decisiones basadas en ciertos umbrales de características, independientemente de su escala."
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