Python es la mejor opción para crear modelos de machine learning gracias a su amplio ecosistema de bibliotecas como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn, diseñadas para modelos avanzados y fáciles de implementar. Además, su versatilidad permite integrar modelos en sistemas productivos y escalar proyectos, con herramientas modernas como Flask, Docker y Kubernetes. También cuenta con una gran comunidad, recursos y soporte, lo que lo hace ideal tanto para principiantes como para profesionales en entornos comerciales.

Por otro lado, R es más adecuado para análisis estadístico y visualización de datos, especialmente en entornos académicos o de investigación. Aunque tiene herramientas para machine learning como caret, su enfoque está más limitado a modelos simples y análisis exploratorios. Si el objetivo es un modelo avanzado o llevarlo a producción, Python es la opción más práctica y eficiente.