Predicción de resultados desde estados tempranos
Las características tempranas dieron AUC ≈0,5025 en validación y ≈0,4998 en la prueba, con mejora ≈0,978. La hipótesis se cerró como negativa.
- Publicado
- 2026-08-14
- Actualizado
- 2026-08-14
- Autoría
- BTC PoW Lab
- Replicación
- Validación y prueba intacta completadas
La estructura local, la señal estadística y la ventaja operacional se evalúan por separado.
Pregunta
¿Las características tempranas distinguen candidatos favorables mejor que el azar?
Hipótesis
Una característica estable podría ordenar candidatos fuera de muestra.
Por qué importa
Un resultado negativo evita ingeniería inútil.
Método
Entrenar en descubrimiento, congelar y evaluar en validación y en una prueba intacta.
Configuración experimental
- Referencia
- Discriminación aleatoria: AUC 0,5 y mejora 1,0.
- Configuración
- Cohortes separadas de descubrimiento, validación y prueba intacta.
- Hardware
- Flujo clásico de análisis.
- Conjunto de datos
- Matrices de características congeladas y manifiestos de partición; publicación en revisión.
Resultados
- AUC de validación ≈0,5025.
- AUC de prueba ≈0,4998.
- Mejora ≈0,978.
Análisis científico
PRED-01 pregunta si la información disponible antes de la evaluación completa registrada permite ordenar resultados posteriores. El modelo se entrenó solo con datos de descubrimiento, se congeló y luego se evaluó en validación y en una prueba intacta para evitar fugas adaptativas.
El área bajo la curva ROC tiene interpretación probabilística: para un positivo y un negativo elegidos al azar, el AUC es la probabilidad de ordenar al positivo por encima, asignando medio punto a empates. Un ranking aleatorio tiene esperanza 0,5.
El AUC de validación 0,5025 no se reprodujo como discriminación útil: la prueba dio 0,4998 y la mejora fue 0,978. Para la regla registrada son compatibles con el azar, por lo que no se abrió ningún motor de trabajo condicional.
Formulación matemática
AUC = P(s⁺ > s⁻) + ½P(s⁺ = s⁻)AUC mide ordenamiento, no calibración ni throughput minero.
AUCprueba − 0,5 ≈ −0,0002La prueba intacta queda esencialmente sobre la hipótesis nula de discriminación aleatoria.
mejora = precisiónselección / prevalencia = 0,978La región seleccionada tuvo algo menos incidencia que una selección aleatoria del mismo tamaño.
Lectura estadística
El rendimiento de descubrimiento no es evidencia después de seleccionar las características y el modelo; la prueba intacta determina el veredicto.
Un AUC cercano a 0,5 puede contener fluctuaciones locales. Promover un umbral post-hoc exige nuevo preregistro y otra cohorte intacta.
La conclusión negativa está acotada: rechaza la familia registrada, no toda feature temprana concebible.
Validez y alcance
- La integridad de particiones es la defensa principal contra leakage.
- El modelo no superó la puerta predictiva ni operacional.
- No se concluye sobre modelos no registrados o labels distintos.
Referencias metodológicas
Interpretación
Compatible con discriminación aleatoria; no se demostró ventaja predictiva.
Limitaciones
- La conclusión se aplica a la familia de características y al modelo registrados.
- No prueba que toda posible característica temprana carezca de información.
Reproducción
Usar la misma disciplina de particiones e informar la prueba intacta; el rendimiento de descubrimiento no basta.
Artefactos
Ficha del modelo y manifiesto de particiones en cola de revisión.
Contenido experimental para investigación y educación, sin garantía. Valídalo independientemente antes de usarlo. Leer el descargo completo.