Validador de Modelo ML

El Validador de Modelo ML analiza las predicciones frente a ground truth para evaluar la fiabilidad y la equidad. Calcula métricas básicas (exactitud, precisión, recall, F1, ROC-AUC), detecta deriva de datos mediante pruebas PSI y KS y evalúa la calidad de calibración. Umbrales configurables por métrica y escenario permiten personalización; los resultados pueden resumirse por segmentos de datos como ventana temporal o subconjuntos de características. Soporta entradas por lotes y en streaming y puede validar múltiples despliegues y ventanas temporales. Genera señales de deriva, errores de calibración y puntuaciones de equidad para ayudar a la gobernanza a identificar riesgos antes de producción. Los valores ausentes se manejan de forma robusta; se soportan definiciones de métricas personalizadas; artefactos adecuados para dashboards y controles automatizados. La reproducibilidad se fortalece con entradas versionadas y trazabilidad de datos. Casos de uso incluyen validación previa a lanzamiento, monitorización post-despliegue y auditorías de cumplimiento que requieren evaluación cuantitativa constante. El valor único reside en análisis integrados de deriva y sesgo, además de señales de explicabilidad que facilitan el análisis de causas y la planificación de remediación. Funcionalidades clave: cálculo de métricas, detección de deriva, evaluación de calibración, análisis de equidad y generación de informes, con ganchos de integración para CI/CD y plataformas de datos. Conceptualmente cada evaluación es un registro reproducible y versionado: entradas, marcas de tiempo, identificadores de modelo y slices de datos para garantizar la trazabilidad.