🗄️ Conjuntos de datos tabulares sintéticos

Nota sobre las métricas de eficacia predictiva: Los valores mostrados (AUC y F1) corresponden a los resultados obtenidos al entrenar un modelo MLP (Perceptrón Multicapa) con los datos sintéticos seleccionados por TabDSFidelity como los de mejor fidelidad respecto al conjunto real original. Las mejoras (▲ / ▼) indican la diferencia en rendimiento entre el modelo entrenado con datos sintéticos versus el entrenado con los datos reales originales.

Nota sobre el desbalance original: El ratio mostrado (⚖️ Ratio: X.XX) indica el grado de desbalance del conjunto de datos original, calculado como (clase mayoritaria / clase minoritaria). Un ratio ≤ 1.5 se considera un conjunto balanceado ✅, mientras que valores superiores indican un desbalance progresivo. Las muestras reflejadas (📊 Muestras: XXX) corresponden a la cantidad de ejemplos del conjunto original de entrenamiento, que sirvió como base para todo el proceso (GSTD) de generación sintética (selección por fidelidad, generación de datos sintéticos, balanceo y aumento).