Modelo de cribado con equilibrio acotado en decisiones multi-atributo
Descubre un modelo computacional que explica cómo las personas descartan opciones con mal rendimiento en atributos críticos, mediante un equilibrio acotado.
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FDRS: marco ML-estadístico para detectar patrones no aleatorios en datos numéricos de investigación. Alcanza un AUC de 0.98 y clasifica riesgos de fraude.
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