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Iniciar SesiónValidar con un conjunto de prueba
5 tareas · 40 min · Principiante
Un cambio en el detector se acepta o se rechaza con números, y esos números valen lo que vale el conjunto con que se calcularon. Coligüe tiene lista la versión 3 de su filtro y el equipo quiere pasarla a producción el lunes porque «detecta más en total». Tienes cómo se armó el conjunto de prueba, los resultados de la versión actual y de la candidata, y la lista de cambios. Lees si la prueba sostiene la conclusión. Nada se ejecuta.
Objetivo de la sala
Un cambio en el detector se acepta o se rechaza con números, y esos números valen lo que vale el conjunto con que se calcularon. Coligüe tiene lista la versión 3 de su filtro y el equipo quiere pasarla a producción el lunes porque «detecta más en total». Tienes cómo se armó el conjunto de prueba, los resultados de la versión actual y de la candidata, y la lista de cambios. Lees si la prueba sostiene la conclusión. Nada se ejecuta.Un conjunto de prueba para un detector es un grupo de textos en los que personas marcaron a mano cada dato personal, con su tipo y su posición. Para que sirva, tiene que cumplir tres cosas. Ser representativo: los formatos, idiomas y maneras de escribir que llegan de verdad. Estar bien etiquetado: dos personas que marquen por separado y alguien que resuelva sus diferencias. Y estar separado del lote con que se ajustaron los umbrales y las listas, porque si un mensaje sirvió para ajustar, el detector ya está hecho a su medida y el resultado sale mejor de lo que será en producción.
Hay una cuarta condición que en seguridad de datos no se negocia: el conjunto no debería estar hecho con conversaciones reales de clientes. Se escriben mensajes sintéticos que imitan los reales.
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¿Por qué no basta con que la v3 saque mejores números que la v2 sobre cp-2026-09?
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Abre `validacion/conjunto-de-prueba.txt` y lee la lista de formatos y la nota del 4 de octubre.
«Detecta más en total» es un promedio, y un promedio puede subir mientras un tipo concreto empeora. Una regresión es justo eso: algo que funcionaba y deja de funcionar con el cambio. Se busca comparando tipo por tipo, no la suma.
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¿Qué tipo de dato pierde cobertura de la v2 a la v3?
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Pon lado a lado `validacion/resultados-v2.txt` y `validacion/resultados-v3.txt` y compara los falsos negativos de cada tipo.
El tamaño de la regresión importa para decidir. Calcula la cobertura de ese tipo en la versión candidata, con dos decimales, y busca en la lista de cambios qué la provocó.
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¿Qué cobertura tiene en la v3 el tipo que empeoró? Escribe el resultado con dos decimales.
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Verdaderos positivos entre verdaderos positivos más falsos negativos, con la fila de la v3. El motivo está en `validacion/cambios-v3.txt`.
Cuando los mismos mensajes sirven para ajustar y para medir, la medida se infla en una cantidad que no se conoce. Lo primero es saber cuántos son, porque decide si basta con quitarlos o si hay que rehacer el conjunto entero.
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¿Cuántos mensajes del lote de ajuste aparecen también en el conjunto de prueba?
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Lee la nota final de `validacion/conjunto-de-prueba.txt`.
Con la regresión, la contaminación y los formatos que faltan delante, toca decidir qué pasa el lunes.
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¿Qué recomiendas sobre la v3 del filtro?
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Piensa qué parte de la v3 sí mejora algo y qué hay que medir otra vez antes de confiar en ella.
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