{
  "creado": "2026-10-01T02:42:39Z",
  "corte": "119-C4",
  "tipo_de_ejecucion": "pasada",
  "motor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
  "configuracion_del_motor": {
    "declarada_por_la_enmienda_1": {
      "k": 8,
      "d_block": 256,
      "n_blocks": 2
    },
    "leida_del_motor": {
      "k": 8,
      "d_block": 256,
      "n_blocks": 2
    },
    "constantes": {
      "k": "K_CABEZAS",
      "d_block": "D_BLOCK",
      "n_blocks": "N_BLOCKS"
    },
    "modulo": "matrixai_engines.motores.densa_tabm",
    "receta_del_protocolo": {
      "k": {
        "valor": 8,
        "de": "protocolo_119_v4_enmienda_1.json: que_cambia"
      },
      "d_block": {
        "valor": 256,
        "de": "protocolo_119_v4_enmienda_1.json: que_cambia"
      },
      "n_blocks": {
        "valor": 2,
        "de": "protocolo_119_v4_enmienda_1.json: que_cambia"
      },
      "dropout": {
        "valor": 0.1,
        "de": "protocolo_119_v4.json: arquitectura.backbone_ensamblado.parametros_por_omision_de_TabM_make.dropout (la enmienda 1 solo cambia k y d_block)"
      },
      "d_embedding": {
        "valor": 24,
        "de": "protocolo_119_v4.json: arquitectura.embeddings_numericas.parametros_por_omision_del_constructor.d_embedding (también el de las categóricas: embeddings_categoricas.decision_del_119)"
      },
      "n_frequencies": {
        "valor": 48,
        "de": "protocolo_119_v4.json: arquitectura.embeddings_numericas.parametros_por_omision_del_constructor.n_frequencies"
      },
      "frequency_init_scale": {
        "valor": 0.01,
        "de": "protocolo_119_v4.json: arquitectura.embeddings_numericas.parametros_por_omision_del_constructor.frequency_init_scale"
      },
      "optimizador": {
        "valor": "adamw",
        "de": "protocolo_119_v4.json: receta_entrenamiento.optimizador"
      },
      "tasa_de_aprendizaje": {
        "valor": 0.002,
        "de": "protocolo_119_v4.json: receta_entrenamiento.learning_rate"
      },
      "weight_decay": {
        "valor": 0.0003,
        "de": "protocolo_119_v4.json: receta_entrenamiento.weight_decay"
      },
      "recorte_de_gradiente": {
        "valor": 1.0,
        "de": "protocolo_119_v4.json: receta_entrenamiento.recorte_de_gradiente.norma_maxima"
      },
      "lote": {
        "valor": 256,
        "de": "protocolo_119_v4.json: receta_entrenamiento.batch_size (aplicado: min(256, filas de train))"
      },
      "paciencia": {
        "valor": 16,
        "de": "protocolo_119_v4.json: receta_entrenamiento.parada_temprana.paciencia_epocas"
      },
      "fraccion_del_presupuesto_para_entrenar": {
        "valor": 0.75,
        "de": "protocolo_119_v4.json: receta_entrenamiento.epocas_maximas.aplicado_aqui («0,75 del presupuesto de pared»)"
      },
      "semilla_del_ruido_de_cuantiles": {
        "valor": 0,
        "de": "protocolo_119_v4.json: arquitectura.preprocesado_numericas.ruido_antes_de_ajustar.distribucion"
      },
      "para_tras_epocas_sin_mejora": {
        "valor": 17,
        "de": "protocolo_119_v4_enmienda_2.json: se_fija.paciencia"
      },
      "metrica_de_parada": {
        "valor": "validation_loss_del_ensamblado",
        "de": "protocolo_119_v4_enmienda_2.json: se_fija.parada_temprana («la pérdida del ENSAMBLADO en validación»), con el nombre que le da el motor"
      }
    },
    "constantes_de_la_receta_leidas_del_motor": {
      "k": 8,
      "d_block": 256,
      "n_blocks": 2,
      "dropout": 0.1,
      "d_embedding": 24,
      "n_frequencies": 48,
      "frequency_init_scale": 0.01,
      "tasa_de_aprendizaje": 0.002,
      "weight_decay": 0.0003,
      "recorte_de_gradiente": 1.0,
      "lote": 256,
      "paciencia": 16,
      "fraccion_del_presupuesto_para_entrenar": 0.75,
      "semilla_del_ruido_de_cuantiles": 0
    },
    "receta_medida_en_un_ajuste": {
      "usado": {
        "optimizador": "adamw",
        "tasa_de_aprendizaje": 0.002,
        "weight_decay": 0.0003,
        "k": 8,
        "d_block": 256,
        "n_blocks": 2,
        "dropout": 0.1,
        "d_embedding": 24,
        "n_frequencies": 48,
        "frequency_init_scale": 0.01,
        "recorte_de_gradiente": 1.0,
        "lote": 256,
        "semilla_del_ruido_de_cuantiles": 0,
        "fraccion_del_presupuesto_para_entrenar": 0.75
      },
      "d_embedding_de_la_preparacion": 24,
      "declarado_por_el_predictor": {
        "paciencia": 16,
        "para_tras_epocas_sin_mejora": 17,
        "metrica_de_parada": "validation_loss_del_ensamblado"
      },
      "clase_del_optimizador": "torch.optim.adamw.AdamW",
      "filas_de_train": 300,
      "presupuesto_s": 20.0,
      "lotes_de_entrenamiento_vistos": [
        44,
        256
      ],
      "epocas": 28,
      "como_se_mide": "un ajuste de verdad (MotorDensaTabM().fit, 300 filas al azar, 1 hilo) con espías en torch.optim.Optimizer.__init__, RedTabMPLR.__init__/forward, torch.nn.utils.clip_grad_norm_ y preparacion_tabm.ajustar_preparacion; el plazo, por el que declara el predictor. La paciencia y la métrica de parada, por lo que DECLARA el predictor"
    }
  },
  "protocolo_119_v4_digest_sha256": "8ec2e05bed0db6f8e38c99c6b5da4dc9f1097579bc55065a998b2813c3582cd3",
  "protocolo_119_v4_enmienda_1_digest_sha256": "665c1c83b7b80ca8d49bcbd0f314a470902c8d76c9985e3527e3fae93d088d3b",
  "protocolos_encadenados": {
    "v4": {
      "version": "119-C0.v4",
      "digest_sha256_declarado": "50fc56a1c688c057cca643953c7659e73731915f59c1cf32f6419c14992299a4",
      "cuadra_con_su_digest": true
    },
    "enmienda_1": {
      "enmienda": "119-C0.v4.e1",
      "digest_sha256_declarado": "bcd27c8370c2880ac1e5049e5b5dfd797084e898c847223d4d35e7e45eb0c2ec",
      "cuadra_con_su_digest": true,
      "de": {
        "protocolo": "119-C0.v4",
        "digest_sha256": "50fc56a1c688c057cca643953c7659e73731915f59c1cf32f6419c14992299a4"
      },
      "cita_el_v4": true
    },
    "bloques_identicos_v2_v4": {
      "particion": true,
      "presupuesto": true,
      "regla_de_cierre": true,
      "datasets": true
    },
    "como_se_comprueba": "autodigest = sha256 del JSON sin `digest_sha256`, claves ordenadas, separadores compactos, sin escapar; los bloques, por su JSON canónico"
  },
  "enmienda_2": {
    "ruta": "protocolo_119_v4_enmienda_2.json",
    "presente": true,
    "cuadra": true,
    "problemas": [],
    "enmienda": "119-C0.v4.e2",
    "sha256_del_fichero": "fcb154c67e2d7f0e06ec62d9ba843de4766b76d50fa1f622cb94032eace4d118",
    "digest_sha256_declarado": "c35a737d5cdcea30bca08cbff8cb4f5e338e0f67b73aea09f6f9d2b38493ed33",
    "de": {
      "protocolo": "119-C0.v4",
      "digest_sha256": "50fc56a1c688c057cca643953c7659e73731915f59c1cf32f6419c14992299a4",
      "enmienda_anterior": {
        "enmienda": "119-C0.v4.e1",
        "digest_sha256": "bcd27c8370c2880ac1e5049e5b5dfd797084e898c847223d4d35e7e45eb0c2ec"
      }
    }
  },
  "parada_temprana_declarada": {
    "registrado_en_el_v4": "validation_loss / la metrica de validacion del arnes -- mismo criterio que 118-C3.receta",
    "fija_la_enmienda_2": "sobre la pérdida del ENSAMBLADO en validación (log-loss de las probabilidades promediadas de las k cabezas; en regresión, error cuadrático de la media), como la fuente («optimal for the ensemble, not for individual MLPs»; evaluate() de example.ipynb). El protocolo decía «validation_loss», ambiguo. Se entrena con la media de las k pérdidas, sin cambio.",
    "metrica_que_declaran_los_intentos": [
      "validation_loss_del_ensamblado"
    ],
    "por_tarea": {
      "regression": "como la fuente: el error cuadrático del ensamblado (la fuente, −RMSE: ordenan igual)",
      "binary_classification": "NO como la fuente: log-loss del ensamblado; la fuente para con su accuracy",
      "multiclass_classification": "NO como la fuente: log-loss del ensamblado; la fuente para con su accuracy"
    },
    "en_clasificacion_no_es_como_la_fuente": "la fuente para en clasificación con la ACCURACY del ensamblado (accuracy_score de la media de las k predicciones), que tiene mesetas y empates que cuenta como «sin mejora»; este motor para con la LOG-LOSS de las probabilidades promediadas, que no los tiene. Cambia qué época se guarda y cuándo actúa la paciencia, o sea los números. El código cumple lo REGISTRADO (el v4 decía validation_loss); lo que no es cierto es el «como la fuente» de la enmienda 2 en clasificación. No se cambia: la enmienda va sellada y cambiar la parada después de auditar sería otra receta",
    "cita_de_la_fuente": "score = (-(sklearn.metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred) ** 0.5) if task_type == 'regression' else sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred.argmax(1)))  (example.ipynb, evaluate(), rama main)",
    "conjuntos_de_clasificacion_en_esta_ejecucion": [
      "Satellite",
      "banknote-authentication",
      "kr-vs-kp",
      "letter",
      "pc3",
      "splice"
    ],
    "de_donde_sale": "auditoría 3 del 119 (30-09), hallazgo I3"
  },
  "procedencia": {
    "medido": "2026-10-01T00:02:34Z",
    "repositorios": {
      "matrixAI": {
        "commit": "ed72044efa8c67ef4d089a78e27d7ceaefc81d8b",
        "arbol_sucio": false,
        "ficheros_modificados": [],
        "ficheros_sin_seguimiento": [],
        "motivo": null
      },
      "matrixai-engines": {
        "commit": "188ab13b9f3d0ed78060d5ff5f8d79f0ea074d43",
        "arbol_sucio": false,
        "ficheros_modificados": [],
        "ficheros_sin_seguimiento": [],
        "motivo": null
      }
    },
    "versiones_de_bibliotecas": {
      "python": "3.12.3",
      "numpy": "2.4.4",
      "threadpoolctl": "3.6.0",
      "matrixai_core": "1.11.1",
      "platform": "Linux-6.8.0-142-generic-x86_64-with-glibc2.39",
      "scikit-learn": "1.8.0",
      "lightgbm": "4.7.0",
      "torch": "2.11.0+cpu",
      "onnx": "1.21.0",
      "onnxmltools": "1.16.0",
      "onnxruntime": "1.26.0",
      "scipy": "1.17.1",
      "xgboost": "3.4.1",
      "catboost": "1.2.10",
      "tokenizers": "0.23.2"
    },
    "digests_de_codigo": {
      "entorno": "bd2621550899ea1c",
      "motor_nuevo": "3e0ed2eba1d0f594"
    },
    "datos_de_entrada": {
      "Satellite": {
        "ruta": "/home/deployer/fase0_openml_datos/arff/40900.arff",
        "sha256": "7dbb82e275016c3b3a1382ac9172e6ff65ca885ac611cf3d03e78e92d59a7646",
        "bytes": 641229,
        "motivo": null
      },
      "banknote-authentication": {
        "ruta": "/home/deployer/fase0_openml_datos/arff/1462.arff",
        "sha256": "ba23e986caffafbdce29c651278bb0455cdae5c2274e86afe4716c47a4fb278d",
        "bytes": 46233,
        "motivo": null
      },
      "diamonds": {
        "ruta": "/home/deployer/fase0_openml_datos/arff/42225.arff",
        "sha256": "0bbef7a24061e5cc4e8591eea59417948a2d2286401675b57163a555e1849b40",
        "bytes": 2597095,
        "motivo": null
      },
      "kr-vs-kp": {
        "ruta": "/home/deployer/fase0_openml_datos/arff/3.arff",
        "sha256": "b22a8a12bd40648400b000bad0545683b8ecd33ac84f2c265dd5c309c832fd69",
        "bytes": 489987,
        "motivo": null
      },
      "letter": {
        "ruta": "/home/deployer/fase0_openml_datos/arff/6.arff",
        "sha256": "a31f2d9ad119a53e182e7371d48981982dbb2b0a5e9f0aa7b73f373857b64e2e",
        "bytes": 720419,
        "motivo": null
      },
      "pasada_v2_113_resultado": {
        "ruta": "/home/deployer/worktrees/cola-119-c4/matrixAI/benchmarks/fase0/pasada_v2_113_resultado.json",
        "sha256": "3ab8bd3589855e074f1bf21e0f82993f12c08553d8b1950396eaa8a565eecfb1",
        "bytes": 5298336,
        "motivo": null
      },
      "pc3": {
        "ruta": "/home/deployer/fase0_openml_datos/arff/1050.arff",
        "sha256": "2ef1d5e4712544e44213a23532cf5fd8e8515ad22fa428b9f3443e4190a8e57e",
        "bytes": 204104,
        "motivo": null
      },
      "pol": {
        "ruta": "/home/deployer/fase0_openml_datos/arff/201.arff",
        "sha256": "0f5f397fb144dfb7269a03e4eccc84a413a48982ceef0a91b142c9917b39675e",
        "bytes": 1726721,
        "motivo": null
      },
      "protocolo_119_v4": {
        "ruta": "/home/deployer/worktrees/cola-119-c4/matrixAI/benchmarks/fase0/protocolo_119_v4.json",
        "sha256": "8ec2e05bed0db6f8e38c99c6b5da4dc9f1097579bc55065a998b2813c3582cd3",
        "bytes": 50469,
        "motivo": null
      },
      "protocolo_119_v4_enmienda_1": {
        "ruta": "/home/deployer/worktrees/cola-119-c4/matrixAI/benchmarks/fase0/protocolo_119_v4_enmienda_1.json",
        "sha256": "665c1c83b7b80ca8d49bcbd0f314a470902c8d76c9985e3527e3fae93d088d3b",
        "bytes": 1915,
        "motivo": null
      },
      "protocolo_119_v4_enmienda_2": {
        "ruta": "/home/deployer/worktrees/cola-119-c4/matrixAI/benchmarks/fase0/protocolo_119_v4_enmienda_2.json",
        "sha256": "fcb154c67e2d7f0e06ec62d9ba843de4766b76d50fa1f622cb94032eace4d118",
        "bytes": 3520,
        "motivo": null
      },
      "protocolo_exploratorio_v2": {
        "ruta": "/home/deployer/worktrees/cola-119-c4/matrixAI/benchmarks/fase0/protocolo_exploratorio_v2.json",
        "sha256": "40ef7614d12bc5f727779d878ad430db9eb340b79d40894e4f174125d1f85b22",
        "bytes": 28580,
        "motivo": null
      },
      "resultado_pasada_119_c3": {
        "ruta": "/home/deployer/worktrees/cola-119-c4/matrixAI/benchmarks/fase0/resultado_pasada_119_c3.json",
        "sha256": "40029421c095292fd77490cca4ac8c664df797cd3b1424c931a3826806537912",
        "bytes": 1328664,
        "motivo": null
      },
      "splice": {
        "ruta": "/home/deployer/fase0_openml_datos/arff/46.arff",
        "sha256": "4b22fd2fc0564f0b5af59a5a40ee0dd77476835ba48b717960d85d095be53036",
        "bytes": 524138,
        "motivo": null
      }
    },
    "anclable": true,
    "avisos": [],
    "suciedad": {
      "ficheros": [],
      "n_sucios": 0,
      "n_demostrablemente_en_el_grafo": 0,
      "rutas_demostrablemente_en_el_grafo": [],
      "como_se_midio": "`sys.modules` del proceso que sella, resuelto a rutas absolutas. Medido, no declarado.",
      "por_que_un_False_aqui_NO_absuelve": "`importado_al_sellar: false` es una COTA INFERIOR, no un alta: cada intento corre en un hijo de multiprocessing.spawn que re-importa desde disco y puede cargar mas modulos por el camino. Que este demuestra que corre; que no este, no demuestra nada. `anclable` sigue siendo `false` con cualquier fichero sucio."
    },
    "procedencia_id": "c46116bfb656c20a4e9a0ec9ded7d7be8b42c402a305bb2f9c629cfe7405556c"
  },
  "procedencias": {
    "c46116bfb656c20a4e9a0ec9ded7d7be8b42c402a305bb2f9c629cfe7405556c": {
      "medido": "2026-10-01T00:02:34Z",
      "repositorios": {
        "matrixAI": {
          "commit": "ed72044efa8c67ef4d089a78e27d7ceaefc81d8b",
          "arbol_sucio": false,
          "ficheros_modificados": [],
          "ficheros_sin_seguimiento": [],
          "motivo": null
        },
        "matrixai-engines": {
          "commit": "188ab13b9f3d0ed78060d5ff5f8d79f0ea074d43",
          "arbol_sucio": false,
          "ficheros_modificados": [],
          "ficheros_sin_seguimiento": [],
          "motivo": null
        }
      },
      "versiones_de_bibliotecas": {
        "python": "3.12.3",
        "numpy": "2.4.4",
        "threadpoolctl": "3.6.0",
        "matrixai_core": "1.11.1",
        "platform": "Linux-6.8.0-142-generic-x86_64-with-glibc2.39",
        "scikit-learn": "1.8.0",
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        "onnx": "1.21.0",
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      "digests_de_codigo": {
        "entorno": "bd2621550899ea1c",
        "motor_nuevo": "3e0ed2eba1d0f594"
      },
      "datos_de_entrada": {
        "Satellite": {
          "ruta": "/home/deployer/fase0_openml_datos/arff/40900.arff",
          "sha256": "7dbb82e275016c3b3a1382ac9172e6ff65ca885ac611cf3d03e78e92d59a7646",
          "bytes": 641229,
          "motivo": null
        },
        "banknote-authentication": {
          "ruta": "/home/deployer/fase0_openml_datos/arff/1462.arff",
          "sha256": "ba23e986caffafbdce29c651278bb0455cdae5c2274e86afe4716c47a4fb278d",
          "bytes": 46233,
          "motivo": null
        },
        "diamonds": {
          "ruta": "/home/deployer/fase0_openml_datos/arff/42225.arff",
          "sha256": "0bbef7a24061e5cc4e8591eea59417948a2d2286401675b57163a555e1849b40",
          "bytes": 2597095,
          "motivo": null
        },
        "kr-vs-kp": {
          "ruta": "/home/deployer/fase0_openml_datos/arff/3.arff",
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          "bytes": 489987,
          "motivo": null
        },
        "letter": {
          "ruta": "/home/deployer/fase0_openml_datos/arff/6.arff",
          "sha256": "a31f2d9ad119a53e182e7371d48981982dbb2b0a5e9f0aa7b73f373857b64e2e",
          "bytes": 720419,
          "motivo": null
        },
        "pasada_v2_113_resultado": {
          "ruta": "/home/deployer/worktrees/cola-119-c4/matrixAI/benchmarks/fase0/pasada_v2_113_resultado.json",
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          "bytes": 5298336,
          "motivo": null
        },
        "pc3": {
          "ruta": "/home/deployer/fase0_openml_datos/arff/1050.arff",
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          "bytes": 204104,
          "motivo": null
        },
        "pol": {
          "ruta": "/home/deployer/fase0_openml_datos/arff/201.arff",
          "sha256": "0f5f397fb144dfb7269a03e4eccc84a413a48982ceef0a91b142c9917b39675e",
          "bytes": 1726721,
          "motivo": null
        },
        "protocolo_119_v4": {
          "ruta": "/home/deployer/worktrees/cola-119-c4/matrixAI/benchmarks/fase0/protocolo_119_v4.json",
          "sha256": "8ec2e05bed0db6f8e38c99c6b5da4dc9f1097579bc55065a998b2813c3582cd3",
          "bytes": 50469,
          "motivo": null
        },
        "protocolo_119_v4_enmienda_1": {
          "ruta": "/home/deployer/worktrees/cola-119-c4/matrixAI/benchmarks/fase0/protocolo_119_v4_enmienda_1.json",
          "sha256": "665c1c83b7b80ca8d49bcbd0f314a470902c8d76c9985e3527e3fae93d088d3b",
          "bytes": 1915,
          "motivo": null
        },
        "protocolo_119_v4_enmienda_2": {
          "ruta": "/home/deployer/worktrees/cola-119-c4/matrixAI/benchmarks/fase0/protocolo_119_v4_enmienda_2.json",
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          "bytes": 3520,
          "motivo": null
        },
        "protocolo_exploratorio_v2": {
          "ruta": "/home/deployer/worktrees/cola-119-c4/matrixAI/benchmarks/fase0/protocolo_exploratorio_v2.json",
          "sha256": "40ef7614d12bc5f727779d878ad430db9eb340b79d40894e4f174125d1f85b22",
          "bytes": 28580,
          "motivo": null
        },
        "resultado_pasada_119_c3": {
          "ruta": "/home/deployer/worktrees/cola-119-c4/matrixAI/benchmarks/fase0/resultado_pasada_119_c3.json",
          "sha256": "40029421c095292fd77490cca4ac8c664df797cd3b1424c931a3826806537912",
          "bytes": 1328664,
          "motivo": null
        },
        "splice": {
          "ruta": "/home/deployer/fase0_openml_datos/arff/46.arff",
          "sha256": "4b22fd2fc0564f0b5af59a5a40ee0dd77476835ba48b717960d85d095be53036",
          "bytes": 524138,
          "motivo": null
        }
      },
      "anclable": true,
      "avisos": [],
      "suciedad": {
        "ficheros": [],
        "n_sucios": 0,
        "n_demostrablemente_en_el_grafo": 0,
        "rutas_demostrablemente_en_el_grafo": [],
        "como_se_midio": "`sys.modules` del proceso que sella, resuelto a rutas absolutas. Medido, no declarado.",
        "por_que_un_False_aqui_NO_absuelve": "`importado_al_sellar: false` es una COTA INFERIOR, no un alta: cada intento corre en un hijo de multiprocessing.spawn que re-importa desde disco y puede cargar mas modulos por el camino. Que este demuestra que corre; que no este, no demuestra nada. `anclable` sigue siendo `false` con cualquier fichero sucio."
      },
      "procedencia_id": "c46116bfb656c20a4e9a0ec9ded7d7be8b42c402a305bb2f9c629cfe7405556c"
    }
  },
  "n_intentos_sin_procedencia": 0,
  "parcial": false,
  "es_subconjunto_de_prueba": false,
  "subconjunto_pedido": null,
  "protocolo_version": "113-C0.v2",
  "protocolo_digest_sha256": "1b4e902e61e06edcfda8e9f4ccef1232a233d46718089c5f0a2f814feb9dc878",
  "plan": {
    "n_datasets": 8,
    "n_motores": 1,
    "n_intentos": 110,
    "por_cubo": {
      "pequeno": {
        "n_datasets": 2,
        "folds": 5,
        "repeticiones": 3,
        "wall_seconds_por_intento": 120.0,
        "n_intentos": 30,
        "horas_cota": 1.0
      },
      "mediano": {
        "n_datasets": 5,
        "folds": 5,
        "repeticiones": 3,
        "wall_seconds_por_intento": 300.0,
        "n_intentos": 75,
        "horas_cota": 6.25
      },
      "grande": {
        "n_datasets": 1,
        "folds": 5,
        "repeticiones": 1,
        "wall_seconds_por_intento": 600.0,
        "n_intentos": 5,
        "horas_cota": 0.83
      }
    },
    "horas_de_reloj_cota_peor_caso": 8.08,
    "que_es_la_cota": "peor caso literal: cada uno de los intentos (miembros Y ensamblado, cada uno con el presupuesto ENTERO de su cubo, que el ensamblado reparte por dentro entre sus miembros) agota el presupuesto de pared de su cubo. No es una prevision de lo que va a durar de verdad."
  },
  "intentos_por_conjunto": {
    "banknote-authentication": {
      "pedidos_por_el_protocolo": 15,
      "admitidos_por_la_particion": 15,
      "planeados_en_esta_ejecucion": 15,
      "medidos": 15,
      "completos": 15,
      "limites": []
    },
    "pc3": {
      "pedidos_por_el_protocolo": 15,
      "admitidos_por_la_particion": 15,
      "planeados_en_esta_ejecucion": 15,
      "medidos": 15,
      "completos": 15,
      "limites": []
    },
    "splice": {
      "pedidos_por_el_protocolo": 15,
      "admitidos_por_la_particion": 15,
      "planeados_en_esta_ejecucion": 15,
      "medidos": 15,
      "completos": 15,
      "limites": []
    },
    "kr-vs-kp": {
      "pedidos_por_el_protocolo": 15,
      "admitidos_por_la_particion": 15,
      "planeados_en_esta_ejecucion": 15,
      "medidos": 15,
      "completos": 15,
      "limites": []
    },
    "Satellite": {
      "pedidos_por_el_protocolo": 15,
      "admitidos_por_la_particion": 15,
      "planeados_en_esta_ejecucion": 15,
      "medidos": 15,
      "completos": 15,
      "limites": []
    },
    "pol": {
      "pedidos_por_el_protocolo": 15,
      "admitidos_por_la_particion": 15,
      "planeados_en_esta_ejecucion": 15,
      "medidos": 15,
      "completos": 15,
      "limites": []
    },
    "letter": {
      "pedidos_por_el_protocolo": 15,
      "admitidos_por_la_particion": 15,
      "planeados_en_esta_ejecucion": 15,
      "medidos": 15,
      "completos": 15,
      "limites": []
    },
    "diamonds": {
      "pedidos_por_el_protocolo": 5,
      "admitidos_por_la_particion": 5,
      "planeados_en_esta_ejecucion": 5,
      "medidos": 5,
      "completos": 5,
      "limites": []
    }
  },
  "por_que_n_intentos_no_es_el_del_plan": {
    "plan": 110,
    "medidos": 110,
    "hueco": 0,
    "explicado_por_particiones_recortadas": 0,
    "resto_sin_explicar": 0,
    "cuadra": true,
    "por_dataset": [],
    "como_se_lee": "`plan.n_intentos` es lo que se pedia ANTES de particionar; `n_intentos` es lo que se pudo medir. La diferencia se explica dataset a dataset con los pliegues que su clase minoritaria no dio. Si `cuadra` es false, queda un hueco que ninguna particion justifica y eso SI es un problema."
  },
  "particion_por_dataset": {
    "banknote-authentication": {
      "plan_digest": "5bd88a232291dfacc86ffa99ec1367914cc282a2f9e3b1d9d0b475d1cfcbf30c",
      "estratificado_por_el_objetivo": true,
      "folds_pedidos": 5,
      "repeticiones_pedidas": 3,
      "folds_obtenidos": 5,
      "n_pliegues_pedidos": 15,
      "n_pliegues_obtenidos": 15,
      "limites": [],
      "n_filas_con_objetivo": 1372,
      "n_filas_leidas": 1372,
      "n_test": 274,
      "n_predictores": 4
    },
    "pc3": {
      "plan_digest": "45bdb346dffe36b7000269e93d4691fd33afc585c043995bea04deea1a6ad592",
      "estratificado_por_el_objetivo": true,
      "folds_pedidos": 5,
      "repeticiones_pedidas": 3,
      "folds_obtenidos": 5,
      "n_pliegues_pedidos": 15,
      "n_pliegues_obtenidos": 15,
      "limites": [],
      "n_filas_con_objetivo": 1563,
      "n_filas_leidas": 1563,
      "n_test": 313,
      "n_predictores": 37
    },
    "splice": {
      "plan_digest": "7b4c0c0e8a994564a4817159265052be08e393743b3997cec8369907a3799af9",
      "estratificado_por_el_objetivo": true,
      "folds_pedidos": 5,
      "repeticiones_pedidas": 3,
      "folds_obtenidos": 5,
      "n_pliegues_pedidos": 15,
      "n_pliegues_obtenidos": 15,
      "limites": [],
      "n_filas_con_objetivo": 3190,
      "n_filas_leidas": 3190,
      "n_test": 638,
      "n_predictores": 60
    },
    "kr-vs-kp": {
      "plan_digest": "e7f4547846217e12abd89c23b83759e862a470c113acc1e5cd371f1968a55f28",
      "estratificado_por_el_objetivo": true,
      "folds_pedidos": 5,
      "repeticiones_pedidas": 3,
      "folds_obtenidos": 5,
      "n_pliegues_pedidos": 15,
      "n_pliegues_obtenidos": 15,
      "limites": [],
      "n_filas_con_objetivo": 3196,
      "n_filas_leidas": 3196,
      "n_test": 639,
      "n_predictores": 36
    },
    "Satellite": {
      "plan_digest": "1e4cc906ae0a83c9c837d8e63fb33a23c56f7588301affd4a71a9fa8b5df6b14",
      "estratificado_por_el_objetivo": true,
      "folds_pedidos": 5,
      "repeticiones_pedidas": 3,
      "folds_obtenidos": 5,
      "n_pliegues_pedidos": 15,
      "n_pliegues_obtenidos": 15,
      "limites": [],
      "n_filas_con_objetivo": 5100,
      "n_filas_leidas": 5100,
      "n_test": 1020,
      "n_predictores": 36
    },
    "pol": {
      "plan_digest": "477a7daee19c17b5f1625bcd060e1233c83f6f8bb3e4bf5b8e89bb6f1480785d",
      "estratificado_por_el_objetivo": false,
      "folds_pedidos": 5,
      "repeticiones_pedidas": 3,
      "folds_obtenidos": 5,
      "n_pliegues_pedidos": 15,
      "n_pliegues_obtenidos": 15,
      "limites": [],
      "n_filas_con_objetivo": 15000,
      "n_filas_leidas": 15000,
      "n_test": 3000,
      "n_predictores": 48
    },
    "letter": {
      "plan_digest": "c607378c91a7ed58585d3e0143316a716689861945bed8898b5b42e4127c5cdf",
      "estratificado_por_el_objetivo": true,
      "folds_pedidos": 5,
      "repeticiones_pedidas": 3,
      "folds_obtenidos": 5,
      "n_pliegues_pedidos": 15,
      "n_pliegues_obtenidos": 15,
      "limites": [],
      "n_filas_con_objetivo": 20000,
      "n_filas_leidas": 20000,
      "n_test": 4002,
      "n_predictores": 16
    },
    "diamonds": {
      "plan_digest": "62dc20a9095d37fdddcc867c59fc2b1472a9679a414cef11d655404147515b78",
      "estratificado_por_el_objetivo": false,
      "folds_pedidos": 5,
      "repeticiones_pedidas": 1,
      "folds_obtenidos": 5,
      "n_pliegues_pedidos": 5,
      "n_pliegues_obtenidos": 5,
      "limites": [],
      "n_filas_con_objetivo": 53940,
      "n_filas_leidas": 53940,
      "n_test": 10788,
      "n_predictores": 9
    }
  },
  "particion_comparada_con_la_v2": {
    "banknote-authentication": {
      "plan_digest": "5bd88a232291dfacc86ffa99ec1367914cc282a2f9e3b1d9d0b475d1cfcbf30c",
      "identica_a_la_v2": true,
      "lectura_identica_a_la_v2": true
    },
    "pc3": {
      "plan_digest": "45bdb346dffe36b7000269e93d4691fd33afc585c043995bea04deea1a6ad592",
      "identica_a_la_v2": true,
      "lectura_identica_a_la_v2": true
    },
    "splice": {
      "plan_digest": "7b4c0c0e8a994564a4817159265052be08e393743b3997cec8369907a3799af9",
      "identica_a_la_v2": true,
      "lectura_identica_a_la_v2": true
    },
    "kr-vs-kp": {
      "plan_digest": "e7f4547846217e12abd89c23b83759e862a470c113acc1e5cd371f1968a55f28",
      "identica_a_la_v2": true,
      "lectura_identica_a_la_v2": true
    },
    "Satellite": {
      "plan_digest": "1e4cc906ae0a83c9c837d8e63fb33a23c56f7588301affd4a71a9fa8b5df6b14",
      "identica_a_la_v2": true,
      "lectura_identica_a_la_v2": true
    },
    "pol": {
      "plan_digest": "477a7daee19c17b5f1625bcd060e1233c83f6f8bb3e4bf5b8e89bb6f1480785d",
      "identica_a_la_v2": true,
      "lectura_identica_a_la_v2": true
    },
    "letter": {
      "plan_digest": "c607378c91a7ed58585d3e0143316a716689861945bed8898b5b42e4127c5cdf",
      "identica_a_la_v2": true,
      "lectura_identica_a_la_v2": true
    },
    "diamonds": {
      "plan_digest": "62dc20a9095d37fdddcc867c59fc2b1472a9679a414cef11d655404147515b78",
      "identica_a_la_v2": true,
      "lectura_identica_a_la_v2": true
    }
  },
  "pliegues_digest_por_dataset": {
    "banknote-authentication": "1318e0bf113a267be78adc1d97c5a6553a7efb07c7775b86222da4c951fecc19",
    "pc3": "510ef54e30f74cac46194d0028e8983abea27667126ef98c54f5e70dad70e31f",
    "splice": "13d954e9d6e098c28e59133b84eadb3c7ffb90e0dc43ba5086588273d5aee171",
    "kr-vs-kp": "ee4ed54a9eac153617c06eee51774a6a15dc646ce97d6c2abb029d96beee0f30",
    "Satellite": "eba947369a6731c8f50a5a2dd779ec45eb1a4ac6020dd1724048e8735743bbcc",
    "pol": "142648ef3dde4f88e6fa82a58f9bb7f80995ea10ac80a36f10c2e4c2a265b831",
    "letter": "18f6603cd4f2a2f0b9cfa0aac7e94e02284f6f531c7fc72094d32da57fd1bda2",
    "diamonds": "7e04dcc1afcc86d28788a20f9a2c545eb582b832de24e5111149e77fb2972409"
  },
  "tiempos_del_padre_por_dataset": {
    "banknote-authentication": {
      "carga_s": 0.081,
      "preparacion_s": 0.168,
      "n_preparaciones": 15
    },
    "pc3": {
      "carga_s": 0.125,
      "preparacion_s": 1.237,
      "n_preparaciones": 15
    },
    "splice": {
      "carga_s": 0.489,
      "preparacion_s": 2.45,
      "n_preparaciones": 15
    },
    "kr-vs-kp": {
      "carga_s": 0.17,
      "preparacion_s": 1.316,
      "n_preparaciones": 15
    },
    "Satellite": {
      "carga_s": 0.647,
      "preparacion_s": 4.125,
      "n_preparaciones": 15
    },
    "pol": {
      "carga_s": 1.333,
      "preparacion_s": 17.586,
      "n_preparaciones": 15
    },
    "letter": {
      "carga_s": 0.932,
      "preparacion_s": 9.429,
      "n_preparaciones": 15
    },
    "diamonds": {
      "carga_s": 2.52,
      "preparacion_s": 5.516,
      "n_preparaciones": 5
    }
  },
  "criterio_de_los_conjuntos": "los 8 SELLADOS del protocolo v4 (veredicto.regla_de_subida: reservados para C4), o el subconjunto de --solo, declarado arriba. Los 32 no sellados son de C3 y se niegan",
  "datasets_declarados": [
    {
      "data_id": 1462,
      "nombre": "banknote-authentication",
      "cubo": "pequeno",
      "tarea": "binary_classification",
      "sellado": true,
      "objetivo": "Class",
      "n_clases": 2,
      "clase_positiva": "2",
      "estratificado_por_el_objetivo": true
    },
    {
      "data_id": 1050,
      "nombre": "pc3",
      "cubo": "pequeno",
      "tarea": "binary_classification",
      "sellado": true,
      "objetivo": "c",
      "n_clases": 2,
      "clase_positiva": "TRUE",
      "estratificado_por_el_objetivo": true
    },
    {
      "data_id": 46,
      "nombre": "splice",
      "cubo": "mediano",
      "tarea": "multiclass_classification",
      "sellado": true,
      "objetivo": "Class",
      "n_clases": 3,
      "clase_positiva": "EI",
      "estratificado_por_el_objetivo": true
    },
    {
      "data_id": 3,
      "nombre": "kr-vs-kp",
      "cubo": "mediano",
      "tarea": "binary_classification",
      "sellado": true,
      "objetivo": "class",
      "n_clases": 2,
      "clase_positiva": "nowin",
      "estratificado_por_el_objetivo": true
    },
    {
      "data_id": 40900,
      "nombre": "Satellite",
      "cubo": "mediano",
      "tarea": "binary_classification",
      "sellado": true,
      "objetivo": "Target",
      "n_clases": 2,
      "clase_positiva": "Anomaly",
      "estratificado_por_el_objetivo": true
    },
    {
      "data_id": 201,
      "nombre": "pol",
      "cubo": "mediano",
      "tarea": "regression",
      "sellado": true,
      "objetivo": "foo",
      "n_clases": null,
      "clase_positiva": null,
      "estratificado_por_el_objetivo": false
    },
    {
      "data_id": 6,
      "nombre": "letter",
      "cubo": "mediano",
      "tarea": "multiclass_classification",
      "sellado": true,
      "objetivo": "class",
      "n_clases": 26,
      "clase_positiva": "H",
      "estratificado_por_el_objetivo": true
    },
    {
      "data_id": 42225,
      "nombre": "diamonds",
      "cubo": "grande",
      "tarea": "regression",
      "sellado": true,
      "objetivo": "price",
      "n_clases": null,
      "clase_positiva": null,
      "estratificado_por_el_objetivo": false
    }
  ],
  "metrica_de_cierre_por_dataset": {
    "banknote-authentication": "auroc",
    "pc3": "auroc",
    "splice": "accuracy",
    "kr-vs-kp": "auroc",
    "Satellite": "auroc",
    "pol": "r2",
    "letter": "accuracy",
    "diamonds": "r2"
  },
  "total_wall_s": 9603.3,
  "n_intentos": 110,
  "n_reusados": 0,
  "n_intentos_en_el_fichero": 110,
  "n_registros_conservados_de_ejecuciones_anteriores": 0,
  "n_intentos_reintentados": 0,
  "conjuntos_con_intentos_reintentados": [],
  "que_son_los_intentos_reintentados": "intentos que en una ejecución ANTERIOR no contaron como medida (fallidos, cancelados…) y una posterior volvió a medir: `resultados` y el veredicto cuentan el reintento (la regla de la casa es reintentar lo que no está completed: un tope por carga ajena no se cementa), y aquí queda lo que pasó antes, con su error y su hora (`intentos_reintentados`). Sin esto, un conjunto perdido una noche salía cumplido la siguiente sin que el artefacto lo dijera (auditoría 3 del 119, I4)",
  "intentos_reintentados": [],
  "digest_de_la_cache": {
    "entorno": "bd2621550899ea1c",
    "componentes": {
      "core:benchmarks/fase0/lector_arff.py": "f0ce4adde676ff3f",
      "core:benchmarks/fase0/pasada_114c6_ensamblado.py": "179b16968f50566c",
      "core:benchmarks/fase0/pasada_118_palanca.py": "23e7bffcce065919",
      "core:benchmarks/fase0/pasada_119_c3.py": "d3bdb0747250a23f",
      "core:benchmarks/fase0/pasada_amplia_101_c5.py": "b4dcc0aee80e6895",
      "core:benchmarks/fase0/pasada_exploratoria_101_c3.py": "ca75442043ef08b7",
      "core:benchmarks/fase0/pasada_v2_113.py": "50247ae7393621cc",
      "core:benchmarks/fase0/protocolo.py": "54e519ddd08611dc",
      "core:matrixai/__init__.py": "a7d0cbfe2db354db",
      "core:matrixai/actions/__init__.py": "62d6f531c4e71b08",
      "core:matrixai/actions/approval.py": "68b00cb07edf98b8",
      "core:matrixai/actions/contract.py": "5586c22047a011ec",
      "core:matrixai/actions/dryrun.py": "23a65583b16dc583",
      "core:matrixai/actions/executor.py": "58a8d41978ef9203",
      "core:matrixai/actions/parser.py": "88967df6097e3a2d",
      "core:matrixai/actions/registry.py": "c8b538790e19bac9",
      "core:matrixai/actions/rollback.py": "8f0dcb1c20837232",
      "core:matrixai/actions/sandbox.py": "ed3fb6d80685f172",
      "core:matrixai/actions/schema.py": "ace01546572a355f",
      "core:matrixai/actions/trace.py": "e650a49ccb4a91aa",
      "core:matrixai/agents/__init__.py": "50344158c5775895",
      "core:matrixai/agents/architect.py": "b8eecb16dcb8a375",
      "core:matrixai/agents/auditor.py": "2a14982115063948",
      "core:matrixai/agents/llm_adapters.py": "8e54234b27545343",
      "core:matrixai/agents/llm_proposal.py": "34187a93ca98598f",
      "core:matrixai/agents/mathematical.py": "bf3bace028db7918",
      "core:matrixai/agents/optimizer.py": "a8ab2fac0ee77e34",
      "core:matrixai/agents/planner_verifier.py": "8844e651931361e7",
      "core:matrixai/agents/prompt.py": "e90078f82bb80fee",
      "core:matrixai/agents/prompt_supervisor.py": "81d7b8d608cefff8",
      "core:matrixai/agents/refinement.py": "dd960c8f0515bf49",
      "core:matrixai/agents/safety.py": "26cf4f10b6da93a9",
      "core:matrixai/agents/verifier.py": "45afc323c54ea4c7",
      "core:matrixai/compiler/__init__.py": "2798e151df77c67c",
      "core:matrixai/compiler/backend_contract.py": "44f9823a21ea2ef1",
      "core:matrixai/compiler/differentiable_python.py": "e33cd209492d5e6b",
      "core:matrixai/compiler/python_backend.py": "ccd18d3191d59b84",
      "core:matrixai/compiler/torch_forward.py": "0204b031997164ef",
      "core:matrixai/errors.py": "ce566b1b89bf1330",
      "core:matrixai/estudio/__init__.py": "b66714be2099c5b4",
      "core:matrixai/estudio/accesos.py": "7ba2f22d4b41fc33",
      "core:matrixai/estudio/calibracion.py": "c3b25fa653a379b1",
      "core:matrixai/estudio/comparaciones.py": "414601b4ff329a5b",
      "core:matrixai/estudio/competicion.py": "0550eae3062215c4",
      "core:matrixai/estudio/errores.py": "a7a125ddb97eb85a",
      "core:matrixai/estudio/esquemas.py": "e8c6f2d55c6fd1bf",
      "core:matrixai/estudio/evaluacion_final.py": "f4fccc7d16013105",
      "core:matrixai/estudio/incertidumbre.py": "685cab86139e1de7",
      "core:matrixai/estudio/inferencia.py": "6b5c48e11c4a17bc",
      "core:matrixai/estudio/informe_final.py": "3d24f5b700034d73",
      "core:matrixai/estudio/metricas.py": "30f338e1f3cf8ddd",
      "core:matrixai/estudio/migracion.py": "60b2a56bfd2ca9f1",
      "core:matrixai/estudio/perfil_clinico.py": "f7ccc523614f6147",
      "core:matrixai/estudio/segmentos.py": "c670910abb3c73d6",
      "core:matrixai/estudio/seleccion.py": "be32bfb5b45b5ad9",
      "core:matrixai/estudio/textos.py": "dfc07a559689d961",
      "core:matrixai/estudio/umbral.py": "8a838702004db52a",
      "core:matrixai/estudio/validacion.py": "3ae73417e18cf88e",
      "core:matrixai/estudio/vocabulario.py": "8588e26e59da06b9",
      "core:matrixai/export/__init__.py": "6f19dbe919373a61",
      "core:matrixai/export/bundle.py": "4c90cecedc75f16b",
      "core:matrixai/export/equivalence.py": "7cd6cdba58bf472e",
      "core:matrixai/export/inference_spec.py": "9d00d8d68cb6241b",
      "core:matrixai/export/onnx_exporter.py": "87f9a76671d4f0eb",
      "core:matrixai/export/reproduce.py": "a1453961a8527160",
      "core:matrixai/export/space.py": "eecb566579f78c1e",
      "core:matrixai/export/terceros.py": "72ad6ea605071d34",
      "core:matrixai/export/wasm_exporter.py": "afb7aed2af9812e9",
      "core:matrixai/forward/__init__.py": "f511c83a4a761628",
      "core:matrixai/forward/composite_forward.py": "40713b3546f3ed31",
      "core:matrixai/forward/composite_torch.py": "13fb97d28f73cb81",
      "core:matrixai/forward/dense_forward.py": "41904d2e78f32b2b",
      "core:matrixai/forward/dense_torch.py": "df3e3ef75e305c5b",
      "core:matrixai/forward/transformer_forward.py": "f3c2f889869a9d6e",
      "core:matrixai/forward/transformer_torch.py": "7d1b3b0d9f086b18",
      "core:matrixai/generation/__init__.py": "2b6f1eac71f2fdc3",
      "core:matrixai/generation/prompt_field_specs.py": "1659c3ab2864842e",
      "core:matrixai/generation/prompt_objetivo.py": "e0171b93555e29ea",
      "core:matrixai/ir/__init__.py": "cd6054c0839fbb25",
      "core:matrixai/ir/expr.py": "af1788bc6a4c0018",
      "core:matrixai/ir/schema.py": "7306da40dfd8d978",
      "core:matrixai/limits.py": "edefaf7b024ad2d0",
      "core:matrixai/parameters/__init__.py": "1a25d462567ccffe",
      "core:matrixai/parameters/binary_store.py": "072ebdc4b7069c02",
      "core:matrixai/parameters/network_params.py": "57842476b9fc4f14",
      "core:matrixai/parameters/store.py": "4d6e6bad07a88a90",
      "core:matrixai/parameters/tensor_bridge.py": "a48384097b587742",
      "core:matrixai/parser/__init__.py": "6ea1cb7661b41fa2",
      "core:matrixai/parser/parser.py": "3dc4c8b9d1b48a43",
      "core:matrixai/pipelines/__init__.py": "7b5be6e1df4b29d8",
      "core:matrixai/pipelines/canonical.py": "33212e7899c84e48",
      "core:matrixai/playground.py": "1de464ea0cc69681",
      "core:matrixai/playground_api.py": "f06367e0ac8fae35",
      "core:matrixai/registry/__init__.py": "4a773f2c097e01aa",
      "core:matrixai/registry/composite_hash.py": "002a80bd87358de3",
      "core:matrixai/registry/entry_hash.py": "20720d82eee352d8",
      "core:matrixai/registry/interface_types.py": "2883a229ddd5fadb",
      "core:matrixai/registry/layout.py": "f231e0ec95e8a76c",
      "core:matrixai/registry/model_registry.py": "2b9a32a992f5bc3a",
      "core:matrixai/registry/resolver.py": "46182f5c4b2a8392",
      "core:matrixai/registry/schema.py": "b32cb18743b2526b",
      "core:matrixai/registry/signing.py": "c820a70925b29198",
      "core:matrixai/resources.py": "b5550f770d91ecd2",
      "core:matrixai/runtime/__init__.py": "624b45bc55be5730",
      "core:matrixai/runtime/runtime.py": "c431bcc62a4405bc",
      "core:matrixai/sandbox.py": "191987915f05abb6",
      "core:matrixai/signing/__init__.py": "6ca4e9eb09b8e380",
      "core:matrixai/signing/keystore.py": "275744eaf0a9b6d5",
      "core:matrixai/text/__init__.py": "fecd839aa3c31d51",
      "core:matrixai/text/tokenizer.py": "c0770fb0a8e6a060",
      "core:matrixai/tooling.py": "c76ed0d44f8860b9",
      "core:matrixai/training/__init__.py": "ab224f1267920b07",
      "core:matrixai/training/architecture_policy.py": "0a783864ce352eed",
      "core:matrixai/training/categorical.py": "d007da2cc4b2e9da",
      "core:matrixai/training/coherence.py": "6eeb3142bc5635f3",
      "core:matrixai/training/composite_backprop.py": "15630bbb3b69fd93",
      "core:matrixai/training/composite_evaluator.py": "e73579798ebd354f",
      "core:matrixai/training/composite_generator.py": "f6506fac44d8a1e0",
      "core:matrixai/training/composite_torch_trainer.py": "f84170bb906028c5",
      "core:matrixai/training/data.py": "d8f7635ae446d401",
      "core:matrixai/training/data_provider.py": "ee632d69080d6f38",
      "core:matrixai/training/dataset_analysis.py": "ad90b6f84b3dfdbd",
      "core:matrixai/training/dataset_manifest.py": "604771c89c695dbc",
      "core:matrixai/training/dataset_pipeline.py": "c4905300c748c9ec",
      "core:matrixai/training/dataset_project.py": "1a50705098d33d80",
      "core:matrixai/training/dense_backprop.py": "9d453a831607d5bd",
      "core:matrixai/training/dense_evaluator.py": "3a5819b0ba2d8c2b",
      "core:matrixai/training/dense_generator.py": "1f192342ae517649",
      "core:matrixai/training/dense_torch_trainer.py": "c7758b769b71c112",
      "core:matrixai/training/dense_trainer.py": "a98f881cc5b245f2",
      "core:matrixai/training/diagnostico.py": "6001a624020fa70b",
      "core:matrixai/training/diagnostico_textos.py": "00eabf344b302b52",
      "core:matrixai/training/differentiability.py": "2e1e23dcf91a5c9e",
      "core:matrixai/training/domain_rules.py": "2d03d3a88f3d4e34",
      "core:matrixai/training/fechas.py": "7275f4501af29f00",
      "core:matrixai/training/generator.py": "25a8c3f3d3895237",
      "core:matrixai/training/intent_llm.py": "d1a567f837d35806",
      "core:matrixai/training/metric_identity.py": "5ace20222191a832",
      "core:matrixai/training/normalizacion.py": "a6c1e393f02133e1",
      "core:matrixai/training/objetivo.py": "eed643d53abab5a6",
      "core:matrixai/training/objetivo_textos.py": "3cd45b4694f245ae",
      "core:matrixai/training/parser.py": "888b515a703ea620",
      "core:matrixai/training/particion.py": "7cb58d1e59e85216",
      "core:matrixai/training/particion_por_diseno.py": "fa685c89067057eb",
      "core:matrixai/training/particion_por_diseno_textos.py": "de705e116f9084f5",
      "core:matrixai/training/preparacion.py": "714faedf95d3908a",
      "core:matrixai/training/preparacion_textos.py": "f4c9e782d350968b",
      "core:matrixai/training/provider_ecb_fx.py": "d06f81a3c803e505",
      "core:matrixai/training/provider_open_meteo.py": "3fe6e7c055d35f58",
      "core:matrixai/training/provider_synthetic_local.py": "7e5ec5b7c485af28",
      "core:matrixai/training/secure_fetch.py": "4463fd3b1acb854c",
      "core:matrixai/training/spec.py": "efe41d45afa29e3b",
      "core:matrixai/training/supervised_prompt.py": "f70bea07ab29091a",
      "core:matrixai/training/synthetic.py": "2166bd09c522330c",
      "core:matrixai/training/synthetic_text.py": "86b5212d94bca8f1",
      "core:matrixai/training/torch_trainer.py": "86f570fc6112232b",
      "core:matrixai/training/trainer.py": "c1225db3f09b0eec",
      "core:matrixai/training/transformer_generator.py": "5f19b1877038c6b1",
      "core:matrixai/training/transformer_trainer.py": "3a584c90e2d2eee3",
      "core:matrixai/training/user_intent.py": "7235676a55d8e011",
      "core:matrixai/training/verifier.py": "01fca5fc34bf7165",
      "core:matrixai/types.py": "322696143a6170b8",
      "engines:matrixai_engines/__init__.py": "d8eacf44c8fae514",
      "engines:matrixai_engines/capacidades.py": "315ab77652236630",
      "engines:matrixai_engines/cartera.py": "1f01fd4211d2d993",
      "engines:matrixai_engines/errores.py": "109d4d297647c6df",
      "engines:matrixai_engines/harness.py": "62515ea7b96656c7",
      "engines:matrixai_engines/motor.py": "e2243b7d3f025e34",
      "engines:matrixai_engines/motores/__init__.py": "0af519725dd6e7c4",
      "engines:matrixai_engines/motores/arbol_catboost.py": "b99acc7790b4a281",
      "engines:matrixai_engines/motores/arbol_lightgbm.py": "6caece85fc42d0bc",
      "engines:matrixai_engines/motores/arbol_sklearn_hgb.py": "4611651549e23c54",
      "engines:matrixai_engines/motores/arbol_xgboost.py": "64dad84f4a08830d",
      "engines:matrixai_engines/motores/baseline.py": "14668a59e959a0d3",
      "engines:matrixai_engines/motores/densa.py": "67141ccfadda224d",
      "engines:matrixai_engines/motores/densa_tabm.py": "c96041d113302e5f",
      "engines:matrixai_engines/motores/ensamblado.py": "8330a68c08ffaf72",
      "engines:matrixai_engines/motores/hilos_de_torch.py": "e6e39c85145b79de",
      "engines:matrixai_engines/motores/lineal.py": "53b55d9b8fe3b19a",
      "engines:matrixai_engines/motores/tabicl.py": "2f7908bcf902f8f3",
      "engines:matrixai_engines/motores/texto_tfidf.py": "a5231c181d62d5c7",
      "engines:matrixai_engines/motores/vectorizacion_de_arboles.py": "448196e982fc77b2",
      "engines:matrixai_engines/particiones.py": "9f30f6762dc4d490",
      "engines:matrixai_engines/procedencia.py": "660fa97d8cabfabe",
      "engines:matrixai_engines/redes/__init__.py": "183abd5d89f70c9d",
      "engines:matrixai_engines/redes/preparacion_tabm.py": "e120ece85902729e",
      "engines:matrixai_engines/redes/tabm_plr.py": "c9720b8e1f0b7761",
      "engines:matrixai_engines/registro_de_motores.py": "5a354f3267bd9de4",
      "engines:matrixai_engines/subproceso.py": "7351c93d540ecd54",
      "engines:matrixai_engines/textos.py": "21b76fc31ff400d9",
      "engines:matrixai_engines/tipos_de_columna.py": "6c61d4983d214ac3",
      "dato:protocolo_exploratorio_v2": "40ef7614d12bc5f7",
      "dato:protocolo_119_v4": "8ec2e05bed0db6f8",
      "dato:protocolo_119_v4_enmienda_1": "665c1c83b7b80ca8",
      "version:python": "3.12.3",
      "version:numpy": "2.4.4",
      "version:scikit-learn": "1.8.0",
      "version:torch": "2.11.0+cpu",
      "core:benchmarks/fase0/pasada_119_c4.py": "438d6fdece2e7632"
    },
    "motor_nuevo": {
      "digest": "3e0ed2eba1d0f594",
      "ficheros": [
        "engines:matrixai_engines/motores/densa_tabm.py",
        "engines:matrixai_engines/redes/tabm_plr.py",
        "engines:matrixai_engines/redes/preparacion_tabm.py"
      ]
    },
    "clave_de_cada_registro": "entorno_digest (el de C3 MÁS este guion), motor_digest, presupuesto_wall_s y datos_sha256 del ARFF (_reusable_c4: la de C3 SIN exigir que el estado cuente como medida -- en C4 un fallido ES la medida; un previo no reusable PARA la pasada)"
  },
  "lo_que_no_cubre_el_digest": {
    "como_se_calcula": "cierre ESTÁTICO de imports de pasada_119_c3.py dentro de los dos repos (ast de cada fichero, TODOS sus import, también los de dentro de funciones), más los compartidos de C5 y los tres del motor. Es un superconjunto de lo que corre: medido el 29-09, un intento de kc2 en proceso cargó 124 módulos de los repos y los 124 estaban en el cierre (190)",
    "bibliotecas_de_terceros_que_NO_invalidan": [
      "catboost",
      "lightgbm",
      "matrixai_core",
      "onnx",
      "onnxmltools",
      "onnxruntime",
      "platform",
      "scipy",
      "threadpoolctl",
      "tokenizers",
      "xgboost"
    ],
    "bibliotecas_de_terceros": "solo por versión: python, numpy, scikit-learn, torch entran en el digest; las demás constan en procedencia.versiones_de_bibliotecas pero un cambio en ellas NO invalida la caché. Su código tampoco entra, ni el de la biblioteca estándar",
    "imports_dinamicos_en_el_cierre": [
      "core:benchmarks/fase0/pasada_114c6_ensamblado.py:222: __import__('hashlib')",
      "core:matrixai/compiler/torch_forward.py:64: import_module('torch')",
      "core:matrixai/export/equivalence.py:373: import_module('numpy')",
      "core:matrixai/export/equivalence.py:420: import_module('onnxruntime')",
      "core:matrixai/export/onnx_exporter.py:1794: import_module('onnx')",
      "core:matrixai/export/onnx_exporter.py:1795: import_module('onnx.numpy_helper')",
      "core:matrixai/export/onnx_exporter.py:1796: import_module('onnx.helper')",
      "core:matrixai/export/onnx_exporter.py:1805: import_module('numpy')",
      "core:matrixai/parameters/tensor_bridge.py:145: import_module('torch')",
      "core:matrixai/parameters/tensor_bridge.py:168: import_module('torch')",
      "core:matrixai/parameters/tensor_bridge.py:222: import_module('torch')",
      "core:matrixai/training/torch_trainer.py:264: import_module('torch')",
      "engines:matrixai_engines/procedencia.py:244: importlib.import_module(modulo)"
    ],
    "imports_dinamicos": "un import_module/__import__ con una cadena no se sigue; los listados (medidos en el cierre) cargan bibliotecas de terceros",
    "datos": "los ARFF NO entran en el digest del entorno: su sha256 va en la clave de cada registro (`datos_sha256`, que `_reusable_c3` compara). pasada_v2_113_resultado.json no entra: no cambia lo que ejecuta un intento, solo la comparación, que se recalcula en cada ejecución",
    "enmienda_2": "no entra: fija cómo se CUENTAN los fallos, no lo que se ejecuta; el veredicto se recalcula en cada ejecución",
    "modulos_de_los_repos_cargados_por_este_proceso_fuera_del_digest": [],
    "que_dice_la_lista_de_arriba": "COTA INFERIOR: los módulos del padre; el hijo de multiprocessing.spawn importa los suyos, que el cierre estático cubre salvo import dinámico. Tiene que estar vacía",
    "que_anade_c4": "el entorno de C4 es el de C3 más el cierre de imports de pasada_119_c4.py que C3 no tiene: ['core:benchmarks/fase0/pasada_119_c4.py']"
  },
  "lectura_de_los_datos": {
    "1462": {
      "nombre": "banknote-authentication",
      "objetivo": "Class",
      "normalizaciones": [],
      "columnas_excluidas": [],
      "motivos_de_exclusion": {},
      "avisos": [],
      "catalogo_leido": true
    },
    "1050": {
      "nombre": "pc3",
      "objetivo": "c",
      "normalizaciones": [],
      "columnas_excluidas": [],
      "motivos_de_exclusion": {},
      "avisos": [],
      "catalogo_leido": true
    },
    "46": {
      "nombre": "splice",
      "objetivo": "Class",
      "normalizaciones": [],
      "columnas_excluidas": [
        "Instance_name"
      ],
      "motivos_de_exclusion": {
        "Instance_name": "identificador de fila: el catálogo declara 61 columnas y el ARFF trae 62; el núcleo la clasifica `identifier` con 3178 valores distintos en 3190 filas (unique_ratio=0.9962)"
      },
      "avisos": [],
      "catalogo_leido": true
    },
    "3": {
      "nombre": "kr-vs-kp",
      "objetivo": "class",
      "normalizaciones": [],
      "columnas_excluidas": [],
      "motivos_de_exclusion": {},
      "avisos": [],
      "catalogo_leido": true
    },
    "40900": {
      "nombre": "Satellite",
      "objetivo": "Target",
      "normalizaciones": [],
      "columnas_excluidas": [],
      "motivos_de_exclusion": {},
      "avisos": [],
      "catalogo_leido": true
    },
    "201": {
      "nombre": "pol",
      "objetivo": "foo",
      "normalizaciones": [],
      "columnas_excluidas": [],
      "motivos_de_exclusion": {},
      "avisos": [],
      "catalogo_leido": true
    },
    "6": {
      "nombre": "letter",
      "objetivo": "class",
      "normalizaciones": [],
      "columnas_excluidas": [],
      "motivos_de_exclusion": {},
      "avisos": [],
      "catalogo_leido": true
    },
    "42225": {
      "nombre": "diamonds",
      "objetivo": "price",
      "normalizaciones": [
        "declaración nominal de 'cut': comillas y espacios recortados",
        "declaración nominal de 'color': comillas y espacios recortados",
        "declaración nominal de 'clarity': comillas y espacios recortados"
      ],
      "columnas_excluidas": [],
      "motivos_de_exclusion": {},
      "avisos": [],
      "catalogo_leido": true
    }
  },
  "resultados": [
    {
      "dataset": "banknote-authentication",
      "data_id": 1462,
      "cubo": "pequeno",
      "tarea": "binary_classification",
      "sellado": true,
      "motor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
      "repeticion": 0,
      "pliegue": 0,
      "estado": "completed",
      "semilla": 0,
      "presupuesto_wall_s": 120.0,
      "configuracion": "default",
      "metrica_de_cierre": "auroc",
      "wall_s": 16.075,
      "preparacion_s": 0.014,
      "metricas": {
        "auroc": 1.0,
        "average_precision": 1.0,
        "pr_auc_trapezoidal": 1.0,
        "log_loss": 0.00011346577715308758,
        "brier_score": 3.5979611174568377e-07,
        "calibration_in_the_large": 1.680711808843549e-05,
        "sensitivity": 1.0,
        "specificity": 1.0,
        "ppv": 1.0,
        "npv": 1.0,
        "accuracy": 1.0,
        "macro_f1": 1.0
      },
      "tiempo_de_ajuste": 12.536578621016815,
      "cpu_segundos": 41.905753914,
      "rss_pico_mb": null,
      "entrenamiento_efectivo": {
        "epocas_ejecutadas": 81,
        "epocas_completas": 81,
        "mejor_epoca": 64,
        "parado_por_plazo": false,
        "parado_por_paciencia": true,
        "ultima_epoca_parcial": false,
        "plazo_antes_de_la_primera_epoca_completa": false,
        "plazo_de_entrenamiento_segundos": 90.0,
        "mejor_perdida_de_validacion": 5.531852895563299e-05
      },
      "arquitectura": {
        "k": 8,
        "d_block": 256,
        "n_blocks": 2,
        "dropout": 0.1,
        "d_embedding": 24,
        "n_frequencies": 48,
        "frequency_init_scale": 0.01,
        "d_out": 1
      },
      "hiperparametros": {
        "optimizador": "adamw",
        "tasa_de_aprendizaje": 0.002,
        "weight_decay": 0.0003,
        "recorte_de_gradiente": 1.0,
        "lote": 256,
        "parada_temprana": {
          "paciencia": 16,
          "para_tras_epocas_sin_mejora": 17,
          "metrica": "validation_loss_del_ensamblado"
        },
        "perdida_de_entrenamiento": "media_de_las_k_cabezas",
        "fraccion_del_presupuesto_para_entrenar": 0.75,
        "plazo_desde": "entrada_en_ajustar",
        "backend": "torch",
        "device": "cpu"
      },
      "motivo": null,
      "traza": null,
      "engine_version": "1.1.0+torch2.11.0+cpu",
      "pipeline_digest": "176266157d2f749491a0c12aa38002d9f0e35bd396c7c7916769aa3341b35f4a",
      "split_plan_digest": "5bd88a232291dfacc86ffa99ec1367914cc282a2f9e3b1d9d0b475d1cfcbf30c",
      "entorno_digest": "bd2621550899ea1c",
      "motor_digest": "3e0ed2eba1d0f594",
      "datos_sha256": "ba23e986caffafbdce29c651278bb0455cdae5c2274e86afe4716c47a4fb278d",
      "procedencia_id": "c46116bfb656c20a4e9a0ec9ded7d7be8b42c402a305bb2f9c629cfe7405556c",
      "reusado": false,
      "auroc": 1.0,
      "average_precision": 1.0,
      "pr_auc_trapezoidal": 1.0,
      "log_loss": 0.00011346577715308758,
      "brier_score": 3.5979611174568377e-07,
      "calibration_in_the_large": 1.680711808843549e-05,
      "sensitivity": 1.0,
      "specificity": 1.0,
      "ppv": 1.0,
      "npv": 1.0,
      "accuracy": 1.0,
      "macro_f1": 1.0
    },
    {
      "dataset": "banknote-authentication",
      "data_id": 1462,
      "cubo": "pequeno",
      "tarea": "binary_classification",
      "sellado": true,
      "motor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
      "repeticion": 0,
      "pliegue": 1,
      "estado": "completed",
      "semilla": 0,
      "presupuesto_wall_s": 120.0,
      "configuracion": "default",
      "metrica_de_cierre": "auroc",
      "wall_s": 12.082,
      "preparacion_s": 0.009,
      "metricas": {
        "auroc": 1.0,
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        "pr_auc_trapezoidal": 1.0,
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          "paciencia": 16,
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        "perdida_de_entrenamiento": "media_de_las_k_cabezas",
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      "procedencia_id": "c46116bfb656c20a4e9a0ec9ded7d7be8b42c402a305bb2f9c629cfe7405556c",
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    {
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        "k": 8,
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        "optimizador": "adamw",
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        "recorte_de_gradiente": 1.0,
        "lote": 256,
        "parada_temprana": {
          "paciencia": 16,
          "para_tras_epocas_sin_mejora": 17,
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        },
        "perdida_de_entrenamiento": "media_de_las_k_cabezas",
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      "procedencia_id": "c46116bfb656c20a4e9a0ec9ded7d7be8b42c402a305bb2f9c629cfe7405556c",
      "reusado": false,
      "auroc": 1.0,
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      "pr_auc_trapezoidal": 1.0,
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    },
    {
      "dataset": "banknote-authentication",
      "data_id": 1462,
      "cubo": "pequeno",
      "tarea": "binary_classification",
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    {
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          "paciencia": 16,
          "para_tras_epocas_sin_mejora": 17,
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        "perdida_de_entrenamiento": "media_de_las_k_cabezas",
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    },
    {
      "dataset": "pc3",
      "data_id": 1050,
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      "datos_sha256": "2ef1d5e4712544e44213a23532cf5fd8e8515ad22fa428b9f3443e4190a8e57e",
      "procedencia_id": "c46116bfb656c20a4e9a0ec9ded7d7be8b42c402a305bb2f9c629cfe7405556c",
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    {
      "dataset": "pc3",
      "data_id": 1050,
      "cubo": "pequeno",
      "tarea": "binary_classification",
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      },
      "tiempo_de_ajuste": 10.118078776984476,
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        "plazo_antes_de_la_primera_epoca_completa": false,
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        "mejor_perdida_de_validacion": 0.24998128461647792
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      "arquitectura": {
        "k": 8,
        "d_block": 256,
        "n_blocks": 2,
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      },
      "hiperparametros": {
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    {
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      "data_id": 1050,
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      "tiempo_de_ajuste": 12.082978638994973,
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      "arquitectura": {
        "k": 8,
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        "optimizador": "adamw",
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        "perdida_de_entrenamiento": "media_de_las_k_cabezas",
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      "arquitectura": {
        "k": 8,
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      "arquitectura": {
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          "paciencia": 16,
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    {
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      "datos_sha256": "b22a8a12bd40648400b000bad0545683b8ecd33ac84f2c265dd5c309c832fd69",
      "procedencia_id": "c46116bfb656c20a4e9a0ec9ded7d7be8b42c402a305bb2f9c629cfe7405556c",
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    {
      "dataset": "Satellite",
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    {
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      "arquitectura": {
        "k": 8,
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        "optimizador": "adamw",
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          "paciencia": 16,
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        },
        "perdida_de_entrenamiento": "media_de_las_k_cabezas",
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    {
      "dataset": "Satellite",
      "data_id": 40900,
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    {
      "dataset": "Satellite",
      "data_id": 40900,
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      "tarea": "binary_classification",
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        "k": 8,
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        "perdida_de_entrenamiento": "media_de_las_k_cabezas",
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      "procedencia_id": "c46116bfb656c20a4e9a0ec9ded7d7be8b42c402a305bb2f9c629cfe7405556c",
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      "macro_f1": 0.802117
    },
    {
      "dataset": "Satellite",
      "data_id": 40900,
      "cubo": "mediano",
      "tarea": "binary_classification",
      "sellado": true,
      "motor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
      "repeticion": 1,
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        "sensitivity": 0.4666666666666667,
        "specificity": 0.9990049751243781,
        "ppv": 0.875,
        "npv": 0.9920948616600791,
        "accuracy": 0.9911764705882353,
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      },
      "tiempo_de_ajuste": 25.913654254982248,
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      "arquitectura": {
        "k": 8,
        "d_block": 256,
        "n_blocks": 2,
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    {
      "dataset": "Satellite",
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        "ppv": 0.8888888888888888,
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      "tiempo_de_ajuste": 23.34337606804911,
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      "entrenamiento_efectivo": {
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        "mejor_perdida_de_validacion": 0.0421890708453515
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      "arquitectura": {
        "k": 8,
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      "hiperparametros": {
        "optimizador": "adamw",
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        "perdida_de_entrenamiento": "media_de_las_k_cabezas",
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      },
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    {
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      },
      "hiperparametros": {
        "optimizador": "adamw",
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        "lote": 256,
        "parada_temprana": {
          "paciencia": 16,
          "para_tras_epocas_sin_mejora": 17,
          "metrica": "validation_loss_del_ensamblado"
        },
        "perdida_de_entrenamiento": "media_de_las_k_cabezas",
        "fraccion_del_presupuesto_para_entrenar": 0.75,
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        "parada_temprana": {
          "paciencia": 16,
          "para_tras_epocas_sin_mejora": 17,
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        },
        "perdida_de_entrenamiento": "media_de_las_k_cabezas",
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    {
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        "mae": 347.27170250796803,
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      "tiempo_de_ajuste": 326.0923736289842,
      "cpu_segundos": 1284.945463976,
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      "arquitectura": {
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    },
    {
      "dataset": "diamonds",
      "data_id": 42225,
      "cubo": "grande",
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      "metricas": {
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      "tiempo_de_ajuste": 237.60866762301885,
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      "arquitectura": {
        "k": 8,
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        "n_blocks": 2,
        "dropout": 0.1,
        "d_embedding": 24,
        "n_frequencies": 48,
        "frequency_init_scale": 0.01,
        "d_out": 1
      },
      "hiperparametros": {
        "optimizador": "adamw",
        "tasa_de_aprendizaje": 0.002,
        "weight_decay": 0.0003,
        "recorte_de_gradiente": 1.0,
        "lote": 256,
        "parada_temprana": {
          "paciencia": 16,
          "para_tras_epocas_sin_mejora": 17,
          "metrica": "validation_loss_del_ensamblado"
        },
        "perdida_de_entrenamiento": "media_de_las_k_cabezas",
        "fraccion_del_presupuesto_para_entrenar": 0.75,
        "plazo_desde": "entrada_en_ajustar",
        "backend": "torch",
        "device": "cpu"
      },
      "motivo": null,
      "traza": null,
      "engine_version": "1.1.0+torch2.11.0+cpu",
      "pipeline_digest": "86dfc4bd0577a38fa4c8560f9e5254e1df240db352589459bd66166ab5a25f60",
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    }
  ],
  "veredicto_por_conjunto": [
    {
      "dataset": "banknote-authentication",
      "metrica": "auroc",
      "n_pliegues_completos_del_motor_nuevo": 15,
      "n_pliegues_completos_de_la_densa_v2": 15,
      "pliegues_del_motor_nuevo_sin_intento_de_la_densa_v2": [],
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        "diferencia": "motor nuevo - densa v2",
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        "remuestreo": "bootstrap de percentiles, 1000 remuestras de PLIEGUES, semilla 0 (protocolo._intervalo_pareado, reutilizada)"
      },
      "n_intentos_esperados": 15,
      "fallos_del_motor_nuevo": {
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        "detalle": []
      },
      "fallos_de_la_densa_v2": {
        "n": 0,
        "detalle": []
      },
      "sin_comparacion": false,
      "caso_no_previsto": false,
      "regla_aplicada": "c_emparejada",
      "la_emparejada_decide": true
    },
    {
      "dataset": "pc3",
      "metrica": "auroc",
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      "n_pliegues_completos_de_la_densa_v2": 15,
      "pliegues_del_motor_nuevo_sin_intento_de_la_densa_v2": [],
      "mejora": true,
      "inferioridad": false,
      "motivo": null,
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      "intervalo": {
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      },
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      },
      "fallos_de_la_densa_v2": {
        "n": 0,
        "detalle": []
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    {
      "dataset": "splice",
      "metrica": "accuracy",
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      },
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      "fallos_del_motor_nuevo": {
        "n": 0,
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      },
      "fallos_de_la_densa_v2": {
        "n": 0,
        "detalle": []
      },
      "sin_comparacion": false,
      "caso_no_previsto": false,
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    },
    {
      "dataset": "kr-vs-kp",
      "metrica": "auroc",
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      "intervalo": {
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      },
      "n_intentos_esperados": 15,
      "fallos_del_motor_nuevo": {
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      "fallos_de_la_densa_v2": {
        "n": 0,
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    {
      "dataset": "Satellite",
      "metrica": "auroc",
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      "intervalo": {
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        "remuestreo": "bootstrap de percentiles, 1000 remuestras de PLIEGUES, semilla 0 (protocolo._intervalo_pareado, reutilizada)"
      },
      "n_intentos_esperados": 15,
      "fallos_del_motor_nuevo": {
        "n": 0,
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      },
      "fallos_de_la_densa_v2": {
        "n": 0,
        "detalle": []
      },
      "sin_comparacion": false,
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      "regla_aplicada": "c_emparejada",
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    },
    {
      "dataset": "pol",
      "metrica": "r2",
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        "bajo": -7.45632117984912e-05,
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      },
      "fallos_de_la_densa_v2": {
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      },
      "sin_comparacion": false,
      "caso_no_previsto": false,
      "regla_aplicada": "c_emparejada",
      "la_emparejada_decide": true
    },
    {
      "dataset": "letter",
      "metrica": "accuracy",
      "n_pliegues_completos_del_motor_nuevo": 15,
      "n_pliegues_completos_de_la_densa_v2": 15,
      "pliegues_del_motor_nuevo_sin_intento_de_la_densa_v2": [],
      "mejora": true,
      "inferioridad": false,
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      "intervalo": {
        "bajo": 0.15167333000166586,
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        "remuestreo": "bootstrap de percentiles, 1000 remuestras de PLIEGUES, semilla 0 (protocolo._intervalo_pareado, reutilizada)"
      },
      "n_intentos_esperados": 15,
      "fallos_del_motor_nuevo": {
        "n": 0,
        "detalle": []
      },
      "fallos_de_la_densa_v2": {
        "n": 0,
        "detalle": []
      },
      "sin_comparacion": false,
      "caso_no_previsto": false,
      "regla_aplicada": "c_emparejada",
      "la_emparejada_decide": true
    },
    {
      "dataset": "diamonds",
      "metrica": "r2",
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      "pliegues_del_motor_nuevo_sin_intento_de_la_densa_v2": [],
      "mejora": true,
      "inferioridad": false,
      "motivo": null,
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      "intervalo": {
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        "remuestreo": "bootstrap de percentiles, 1000 remuestras de PLIEGUES, semilla 0 (protocolo._intervalo_pareado, reutilizada)"
      },
      "n_intentos_esperados": 5,
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      },
      "fallos_de_la_densa_v2": {
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      },
      "sin_comparacion": false,
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      "regla_aplicada": "c_emparejada",
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    }
  ],
  "veredicto_x_de_40": {
    "x_de_40": 38,
    "n_conjuntos": 40,
    "fraccion": 0.95,
    "reparto": {
      "c3_no_sellados": {
        "cumplidos": 31,
        "datasets": 32,
        "fraccion": 0.96875,
        "cumple_la_regla": true,
        "detalle": [
          {
            "dataset": "APSFailure",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "catboost",
            "distancia_en_puntos": 0.08923892188213989
          },
          {
            "dataset": "Allstate_Claims_Severity",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "Amazon_employee_access",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "Internet-Advertisements",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "sklearn.lineal",
            "distancia_en_puntos": 1.7712508993730003
          },
          {
            "dataset": "KDDCup09_appetency",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "catboost",
            "distancia_en_puntos": 0.542058758256514
          },
          {
            "dataset": "Moneyball",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "PhishingWebsites",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "SAT11-HAND-runtime-regression",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "balance-scale",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "climate-model-simulation-crashes",
            "cumple": false,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "catboost",
            "distancia_en_puntos": 3.022820800598569
          },
          {
            "dataset": "connect-4",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "diabetes",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "catboost",
            "distancia_en_puntos": 0.1913580246913571
          },
          {
            "dataset": "dresses-sales",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "lightgbm",
            "distancia_en_puntos": 0.6828133552271298
          },
          {
            "dataset": "house_16H",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "house_prices_nominal",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "house_sales",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "jm1",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "sklearn.hgb",
            "distancia_en_puntos": 1.1797127640195693
          },
          {
            "dataset": "kc2",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "kick",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "sklearn.hgb",
            "distancia_en_puntos": 0.4138926298193568
          },
          {
            "dataset": "mfeat-factors",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "micro-mass",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "okcupid-stem",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "optdigits",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "ozone-level-8hr",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "xgboost",
            "distancia_en_puntos": 0.42894736842105097
          },
          {
            "dataset": "pc1",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "catboost",
            "distancia_en_puntos": 1.3592233009708687
          },
          {
            "dataset": "pc4",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
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          },
          {
            "dataset": "pendigits",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "sick",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "us_crime",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "catboost",
            "distancia_en_puntos": 0.6471814381588836
          },
          {
            "dataset": "wilt",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "wine_quality",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "yeast",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "catboost",
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          }
        ]
      },
      "c4_sellados": {
        "cumplidos": 7,
        "datasets": 8,
        "fraccion": 0.875,
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        "detalle": [
          {
            "dataset": "Satellite",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
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          },
          {
            "dataset": "banknote-authentication",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "diamonds",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "xgboost",
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          {
            "dataset": "kr-vs-kp",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "lightgbm",
            "distancia_en_puntos": 0.007984031936125735
          },
          {
            "dataset": "letter",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "pc3",
            "cumple": false,
            "perdido_por_fallo": false,
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          },
          {
            "dataset": "pol",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "matrixai.dense.tabm_cpu",
            "distancia_en_puntos": 0.0
          },
          {
            "dataset": "splice",
            "cumple": true,
            "perdido_por_fallo": false,
            "mejor": "xgboost",
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          }
        ]
      }
    },
    "densa_v2_en_los_mismos_conjuntos": {
      "cumplidos": 16,
      "n_conjuntos": 40,
      "fraccion": 0.4,
      "reparto": {
        "c3_no_sellados": {
          "cumplidos": 11,
          "datasets": 32,
          "fraccion": 0.34375,
          "cumple_la_regla": false,
          "detalle": [
            {
              "dataset": "APSFailure",
              "cumple": true,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "catboost",
              "distancia_en_puntos": 0.4976518958428433
            },
            {
              "dataset": "Allstate_Claims_Severity",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": true,
              "mejor": "xgboost",
              "distancia_en_puntos": null
            },
            {
              "dataset": "Amazon_employee_access",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "lightgbm",
              "distancia_en_puntos": 18.808220360640792
            },
            {
              "dataset": "Internet-Advertisements",
              "cumple": true,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "sklearn.lineal",
              "distancia_en_puntos": 1.487691437968952
            },
            {
              "dataset": "KDDCup09_appetency",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": true,
              "mejor": "catboost",
              "distancia_en_puntos": null
            },
            {
              "dataset": "Moneyball",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "sklearn.hgb",
              "distancia_en_puntos": 6.230511611905431
            },
            {
              "dataset": "PhishingWebsites",
              "cumple": true,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "lightgbm",
              "distancia_en_puntos": 0.47582298557116154
            },
            {
              "dataset": "SAT11-HAND-runtime-regression",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "xgboost",
              "distancia_en_puntos": 6.381574417576086
            },
            {
              "dataset": "balance-scale",
              "cumple": true,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "matrixai.dense.torch_cpu",
              "distancia_en_puntos": 0.0
            },
            {
              "dataset": "climate-model-simulation-crashes",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "catboost",
              "distancia_en_puntos": 2.760942760942753
            },
            {
              "dataset": "connect-4",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "sklearn.hgb",
              "distancia_en_puntos": 4.137063351095316
            },
            {
              "dataset": "diabetes",
              "cumple": true,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "catboost",
              "distancia_en_puntos": 1.0234567901234448
            },
            {
              "dataset": "dresses-sales",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "lightgbm",
              "distancia_en_puntos": 2.639573070607537
            },
            {
              "dataset": "house_16H",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "lightgbm",
              "distancia_en_puntos": 16.48329022695964
            },
            {
              "dataset": "house_prices_nominal",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "catboost",
              "distancia_en_puntos": 11.93748844863648
            },
            {
              "dataset": "house_sales",
              "cumple": true,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "sklearn.hgb",
              "distancia_en_puntos": 1.6278757081763962
            },
            {
              "dataset": "jm1",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "sklearn.hgb",
              "distancia_en_puntos": 2.7503169767899016
            },
            {
              "dataset": "kc2",
              "cumple": true,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "matrixai.dense.torch_cpu",
              "distancia_en_puntos": 0.0
            },
            {
              "dataset": "kick",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "sklearn.hgb",
              "distancia_en_puntos": 2.3194505826168332
            },
            {
              "dataset": "mfeat-factors",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "sklearn.lineal",
              "distancia_en_puntos": 2.9000000000000026
            },
            {
              "dataset": "micro-mass",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "sklearn.hgb",
              "distancia_en_puntos": 27.079646017699112
            },
            {
              "dataset": "okcupid-stem",
              "cumple": true,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "catboost",
              "distancia_en_puntos": 1.8962292015358817
            },
            {
              "dataset": "optdigits",
              "cumple": true,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "sklearn.hgb",
              "distancia_en_puntos": 0.8362989323843495
            },
            {
              "dataset": "ozone-level-8hr",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "xgboost",
              "distancia_en_puntos": 2.4697368421052635
            },
            {
              "dataset": "pc1",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "catboost",
              "distancia_en_puntos": 4.548004314994603
            },
            {
              "dataset": "pc4",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "catboost",
              "distancia_en_puntos": 2.4580439814814725
            },
            {
              "dataset": "pendigits",
              "cumple": true,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "lightgbm",
              "distancia_en_puntos": 0.6033045323632025
            },
            {
              "dataset": "sick",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "catboost",
              "distancia_en_puntos": 6.090027020388122
            },
            {
              "dataset": "us_crime",
              "cumple": true,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "catboost",
              "distancia_en_puntos": 1.4623198244844926
            },
            {
              "dataset": "wilt",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "catboost",
              "distancia_en_puntos": 3.202748852312176
            },
            {
              "dataset": "wine_quality",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "xgboost",
              "distancia_en_puntos": 5.616222992414633
            },
            {
              "dataset": "yeast",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "catboost",
              "distancia_en_puntos": 2.2651006711409405
            }
          ]
        },
        "c4_sellados": {
          "cumplidos": 5,
          "datasets": 8,
          "fraccion": 0.625,
          "cumple_la_regla": false,
          "detalle": [
            {
              "dataset": "Satellite",
              "cumple": true,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "matrixai.dense.torch_cpu",
              "distancia_en_puntos": 0.0
            },
            {
              "dataset": "banknote-authentication",
              "cumple": true,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "sklearn.hgb",
              "distancia_en_puntos": 0.05104975553636981
            },
            {
              "dataset": "diamonds",
              "cumple": true,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "xgboost",
              "distancia_en_puntos": 0.22525525475979302
            },
            {
              "dataset": "kr-vs-kp",
              "cumple": true,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "lightgbm",
              "distancia_en_puntos": 0.07990576224600199
            },
            {
              "dataset": "letter",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "sklearn.hgb",
              "distancia_en_puntos": 13.41995668832251
            },
            {
              "dataset": "pc3",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "catboost",
              "distancia_en_puntos": 4.618549822064056
            },
            {
              "dataset": "pol",
              "cumple": true,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "matrixai.dense.torch_cpu",
              "distancia_en_puntos": 0.0
            },
            {
              "dataset": "splice",
              "cumple": false,
              "perdido_por_fallo": false,
              "mejor": "xgboost",
              "distancia_en_puntos": 2.2048066875653194
            }
          ]
        }
      }
    },
    "decision_segun_d2": {
      "decision": "entra_en_la_cartera",
      "x": 38,
      "n": 40,
      "frontera_27": "D2 no define x = 27 exacto («por encima de los ~27/40» y «por debajo de 27»): aquí 27 cuenta como se_cierra_como_el_118 (no está POR ENCIMA del techo). Inalcanzable en 119-C4: C3 ya dio 31, así que X >= 31. Si llegara a importar, lo decide Roberto, no este guion (auditoría del guion, M1)",
      "umbral_de_la_cartera": {
        "valor": 32,
        "medido": true,
        "fuente": "regla_de_cierre: 80% de 40 (protocolo_119_v4.json)"
      },
      "techo_de_los_retoques": {
        "valor": 27,
        "medido": false,
        "nota": "ESTIMADO, no medido (análisis del 24-09; CLAUDE.md: «un techo no es una medida»)"
      },
      "fuente": "119_LA_RED_DENSA_NUEVA_CONTRACT.md, decisión D2 de Roberto"
    },
    "como_se_compone": "los cumplidos de C3 en sus 32 no sellados (leídos de su resultado YA SELLADO, con sus dos digests re-verificados aquí antes de sumar nada) más los cumplidos de C4 en sus 8 sellados, con la MISMA función (`cumplidos_de_los_dos_motores` de 119-C3, la de su `veredicto_final`) y el mismo campo (la v2 con la densa sustituida por el motor nuevo SOLO en los conjuntos medidos)",
    "como_se_cuentan_los_fallos": {
      "fuente": "decisión del supervisor tras la auditoría 2 de 119-C3 (29-09), registrada en la enmienda 2 del protocolo v4 (`se_fija.fallos_en_el_veredicto`; ver `enmienda_2`)",
      "que_es_un_fallo": "un intento ESPERADO por la partición (repetición y pliegue que `propuesta.pliegues` trae) que no está en el artefacto, cuyo estado no cuenta como medida (ESTADOS_QUE_CUENTAN_COMO_MEDIDA), o que se completó sin la métrica de cierre",
      "a_condicion_1": "un conjunto con CUALQUIER fallo del motor nuevo cuenta como PERDIDO (no cumple), como dice regla_de_cierre.definicion_de_mejor. Mismo criterio para la densa v2",
      "b_condicion_2": "fallos del motor nuevo con la densa v2 completa = INFERIORIDAD; si la densa v2 falló TODOS sus intentos (Allstate, KDDCup09) = «sin comparación», ni mejora ni inferioridad, y solo cuenta en la condición 1",
      "c_emparejada": "la diferencia emparejada solo sobre repeticiones y pliegues COMPLETOS en los dos motores",
      "caso_no_previsto": "fallos del motor nuevo Y fallos parciales de la densa v2: la decisión no lo cubre; se aplica (c) y se marca `caso_no_previsto`. En la v2 real ningún conjunto no sellado tiene fallos PARCIALES de la densa (probado)",
      "d_registro": "`veredicto_por_conjunto` lleva los fallos de cada motor: cuántos y por qué",
      "extension_a_los_sellados": "la enmienda 2 del protocolo v4 (se_fija.fallos_en_el_veredicto) se escribió para la pasada de C3 («SOLO el motor nuevo en los 32 no sellados»); 119-C4 aplica EXACTAMENTE la misma regla a los 8 sellados, con la misma función (cumplidos_de_los_dos_motores de 119-C3): un intento del motor nuevo fallido, ausente o sin métrica de cierre PIERDE su conjunto. Es coherente con regla_de_cierre (un fallo es un conjunto perdido), pero la enmienda no lo escribe: se declara aquí",
      "sin_reintentos_en_los_sellados": "en C4 un fallo NO se reintenta nunca (a diferencia de C3, cuya regla de la casa es reintentar lo que no está completed): un intento sellado ya ejecutado ES la medida, falle o no, y al reanudar un parcial se REUSA tal cual; si un registro previo no es reusable (otro código, otro presupuesto u otros datos) la pasada PARA en vez de volver a medirlo. «La receta elegida, UNA vez, en los SELLADOS» (veredicto.confirmacion)"
    },
    "sellos_de_c3_verificados": {
      "cuadra": true,
      "problemas": [],
      "digest_resultados_crudos_recalculado": "640137070dc30a282a1cfc4d7702fd5f06b4e24ca9e2d720950b0c0b8bd995ce",
      "digest_solo_de_resultados_recalculado": "02015734df07110daab713fa798dad376dd33e307d329d715feee1590a6fe110"
    },
    "commits_de_c3": {
      "matrixAI": {
        "commit": "f54caf3a1ae0295541f42ce4733024dd35627cb2",
        "arbol_sucio": false,
        "ficheros_modificados": [],
        "ficheros_sin_seguimiento": [],
        "motivo": null
      },
      "matrixai-engines": {
        "commit": "188ab13b9f3d0ed78060d5ff5f8d79f0ea074d43",
        "arbol_sucio": false,
        "ficheros_modificados": [],
        "ficheros_sin_seguimiento": [],
        "motivo": null
      }
    },
    "commits_de_c4": {
      "matrixAI": {
        "commit": "ed72044efa8c67ef4d089a78e27d7ceaefc81d8b",
        "arbol_sucio": false,
        "ficheros_modificados": [],
        "ficheros_sin_seguimiento": [],
        "motivo": null
      },
      "matrixai-engines": {
        "commit": "188ab13b9f3d0ed78060d5ff5f8d79f0ea074d43",
        "arbol_sucio": false,
        "ficheros_modificados": [],
        "ficheros_sin_seguimiento": [],
        "motivo": null
      }
    },
    "diferencia_de_nucleo_entre_c3_y_c4": {
      "raiz": "/home/deployer/worktrees/cola-119-c4/matrixAI",
      "commit_c3": "f54caf3a1ae0295541f42ce4733024dd35627cb2",
      "commit_c4": "ed72044efa8c67ef4d089a78e27d7ceaefc81d8b",
      "ficheros_cambiados": [
        "benchmarks/fase0/pasada_119_c3.py",
        "benchmarks/fase0/pasada_119_c4.py",
        "benchmarks/fase0/resultado_pasada_119_c3.json",
        "tests/test_119_c3_pasada.py",
        "tests/test_119_c4_pasada.py"
      ],
      "ficheros_no_admitidos": [],
      "admitida": true,
      "motivo": null,
      "resultado_de_c3_en_el_commit_de_c4": {
        "ruta": "benchmarks/fase0/resultado_pasada_119_c3.json",
        "blob_en_el_commit_de_c4": "998e7bdd5b53409dfdf1413596834c85943f855d",
        "blob_esperado": "998e7bdd5b53409dfdf1413596834c85943f855d",
        "cuadra": true
      },
      "por_que_se_admiten_estos": "el guion de C4 (pasada_119_c4.py) y la parametrización de C3 (pasada_119_c3.py) tienen que estar COMMITEADOS para que la cola los lleve (~/encolar.sh fija el HEAD committeado de cada repo): exigir el MISMO commit de matrixAI que C3 bloquearía SIEMPRE el único camino legítimo. tests/ y documentacion/ tampoco cambian lo que un estudio ejecuta. benchmarks/fase0/resultado_pasada_119_c3.json (el resultado de C3, que C4 lee y que el commit de C3 no podía tener) se admite SOLO con el blob de e078fe6. Cualquier otro fichero -- sobre todo matrixai/, otro de benchmarks/fase0/ (JSON del protocolo incluidos) -- significa que el núcleo que mide C4 no es el que midió C3"
    },
    "diferencia_del_entorno_entre_c3_y_c4": {
      "n_componentes_c3": 198,
      "n_componentes_ahora": 198,
      "distintos": [
        "core:benchmarks/fase0/pasada_119_c3.py"
      ],
      "no_admitidos": [],
      "admitida": true,
      "que_puede_diferir": [
        "core:benchmarks/fase0/pasada_119_c3.py"
      ]
    },
    "n_intentos_reintentados": 0,
    "conjuntos_con_intentos_reintentados": []
  },
  "que_es_veredicto_x_de_40": "SOLO se compone cuando tipo_de_ejecucion=='pasada' y parcial=False: el X/40 real (protocolo_119_v4.json, veredicto.confirmacion: «la receta elegida, UNA vez, en los SELLADOS; es la cifra que se publica»). `null` en cualquier otro caso (--solo, --estimar, o una pasada real todavía a medias)",
  "digest_solo_de_resultados": "e62b32596ab9014638b7841046e92ee3df519b294a1289e96bfaa082e19829a8",
  "que_cubre_digest_resultados_crudos": "TODO el objeto de salida salvo este mismo campo —incluidos `alcance_y_veredicto`, el plan y la procedencia—, no solo `resultados`. El nombre es historico y NO se cambia: lo citan cinco artefactos y el `evidencia_digest` de la cartera aprobada. El digest de los resultados crudos a secas es `digest_solo_de_resultados`.",
  "digest_resultados_crudos": "a44a38c0e1a1fac450d958bfdec6d5a3153c84edb65d2d88cf6f73c31471e078"
}