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  {
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   "nombre": "okcupid-stem",
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 ],
 "motores": [
  {
   "id": "dummy",
   "configuraciones": 1
  },
  {
   "id": "sklearn.logreg",
   "configuraciones": 2
  },
  {
   "id": "sklearn.hgb",
   "configuraciones": 2
  },
  {
   "id": "lightgbm",
   "configuraciones": 2
  },
  {
   "id": "xgboost",
   "configuraciones": 2
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   "id": "catboost",
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  },
  {
   "id": "matrixai.dense.torch_cpu",
   "configuraciones": 2
  }
 ],
 "particion": {
  "folds": 5,
  "repeticiones_pequeno_mediano": 3,
  "repeticiones_grande": 1,
  "semillas": [
   0,
   1,
   2
  ]
 },
 "presupuesto": {
  "minutos_por_cubo": {
   "pequeno": 2.0,
   "mediano": 5.0,
   "grande": 10.0
  },
  "hilos": 4,
  "procesos_en_paralelo": 2
 },
 "regla_de_cierre": {
  "puntos": 2.0,
  "fraccion_minima": 0.8,
  "metrica_por_tarea": {
   "binary_classification": "AUROC",
   "multiclass_classification": "accuracy_o_f1_macro",
   "regression": "R2"
  },
  "definicion_de_mejor": "el motor con mejor media de los ajustes en ESE dataset, excluido el baseline dummy; un fallo (timeout/crash) cuenta como dataset perdido para ese motor"
 },
 "recursos_declarados": {
  "maquina": "servidor de desarrollo, medido 2026-09-04",
  "cpu_fisicas": 4,
  "cpu_logicas": 8,
  "ram_gb": 15,
  "ram_disponible_gb": 10,
  "gpu": null,
  "disco_gb": 197,
  "python": "3.12.3",
  "hilos_por_proceso": 4,
  "procesos_en_paralelo": 2,
  "nota": "sin GPU en esta máquina; CUDA queda para una tabla aparte marcada GPU, fuera del ranking CPU principal (invariante 4 del 101). Re-firmado el 2026-09-13: la reserva era 4 hilos x 6 procesos = 24 sobre 8 CPUs lógicas (triple), y cpu_fisicas decía 8. Medido con las funciones de protocolo.py en esta misma máquina: cpus_disponibles()=8, nucleos_fisicos()=4, reserva_segura(4)=2 -> 4 x 2 = 8 hilos, sobre_reserva 0. El escalado medido no pierde nada: 24 hilos sobre 8 CPUs rendían el mismo techo de 4,69x que 8. NO se tocaron la regla de cierre, la definición de mejor, el listón, la lista de datasets ni las particiones."
 },
 "metricas_por_tarea": {
  "binary_classification": {
   "primaria": "AUROC",
   "secundarias": [
    "AUPRC",
    "log_loss",
    "Brier",
    "accuracy@0.5",
    "accuracy@prevalencia",
    "F1_macro"
   ],
   "calibracion": "pendiente/intercepto de recalibración logística sobre logit(p); ECE 10 cubos por cuantiles"
  },
  "multiclass_classification": {
   "primaria": "log_loss",
   "secundarias": [
    "macro_AUROC_OVR",
    "accuracy",
    "F1_macro"
   ],
   "calibracion": "ECE de la clase predicha"
  },
  "regression": {
   "primaria": "RMSE",
   "secundarias": [
    "MAE",
    "R2"
   ],
   "calibracion": null
  },
  "siempre": [
   "tiempo_de_ajuste",
   "tiempo_de_prediccion",
   "cpu_segundos",
   "rss_pico_mb",
   "tasa_de_fallo",
   "dispersion_entre_semillas"
  ],
  "intervalos": "bootstrap de 1000 remuestreos sobre las predicciones fuera-de-fold agrupadas por repetición, más la dispersión entre las 3 semillas (105-C2, reutilizado — nunca una segunda implementación)"
 },
 "digest_sha256": "ea50ca482a815627364b3439bfcf10e78295a13ae5f821219d0fb40329e65301",
 "coste_calculado": {
  "total_ejecuciones": 6500,
  "ejecuciones_por_cubo": {
   "pequeno": 2925,
   "mediano": 2925,
   "grande": 650
  },
  "horas_reloj_peor_caso_secuencial": 449.58,
  "horas_reloj_peor_caso_con_paralelismo": 224.79,
  "dias_peor_caso_con_paralelismo": 9.37,
  "procesos_en_paralelo": 2,
  "hilos_reservados": 8,
  "cpus_disponibles": 8,
  "sobre_reserva": 0,
  "speedup_efectivo_medido": 4.69,
  "horas_reloj_suelo_medido": 95.86
 }
}