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      "fuente": "amlb-regresion",
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      "fuente": "amlb-clasificacion",
      "version": 3,
      "sha256_arff": "1af41ae7bd750443ea535b324b91e830799c13b9bc2c2f64ea4fff29634c024d",
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      "desbalanceado": false,
      "solo_numericas": false,
      "licencia": "Public",
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      "file_id": 22044770
    }
  ],
  "motores": [
    {
      "id": "dummy",
      "configuraciones": 1
    },
    {
      "id": "sklearn.logreg",
      "configuraciones": 2
    },
    {
      "id": "sklearn.hgb",
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    },
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      "id": "lightgbm",
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    },
    {
      "id": "xgboost",
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    },
    {
      "id": "catboost",
      "configuraciones": 2
    },
    {
      "id": "matrixai.dense.torch_cpu",
      "configuraciones": 2,
      "receta": {
        "optimizador": "adam",
        "learning_rate": 0.001,
        "early_stop": {
          "patience": 10,
          "metric": "validation_loss"
        },
        "epochs": 50,
        "batch_size": 8
      }
    }
  ],
  "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": "1b4e902e61e06edcfda8e9f4ccef1232a233d46718089c5f0a2f814feb9dc878",
  "coste_calculado": {
    "total_ejecuciones": 6500,
    "ejecuciones_por_cubo": {
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