# Benchmark Comparativo: H2O vs Otros Frameworks ML

**Fecha**: 2025-08-05 00:25:27  
**Framework**: MLPY v0.1.0  
**Ambiente**: Python 3.13.1

## Resumen Ejecutivo

Este benchmark compara el rendimiento de modelos de H2O contra implementaciones de:
- XGBoost nativo
- Scikit-learn
- Learners nativos de MLPY

## Configuración del Benchmark

- **Cross-validation**: 5 folds
- **Métricas**: Accuracy, AUC, F1 (clasificación) / RMSE, R², MAE (regresión)
- **Semilla aleatoria**: 42 para reproducibilidad

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## Datasets Utilizados

| Dataset | Tipo | Muestras | Features | Clases/Target |
|---------|------|----------|----------|---------------|
| Binary Balanced | Clasificación | 2000 | 20 | 2 |
| Multiclass | Clasificación | 1500 | 30 | 4 |
| Regression | Regresión | 2000 | 25 | Continuo |

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## Benchmark 1: Clasificación Binaria

### Resultados de Accuracy

| Modelo | Accuracy Media | Std Dev |
|--------|----------------|---------|
| H2O_RF | nan | - |
| H2O_GBM | nan | - |
| H2O_DL | nan | - |
| H2O_GLM | nan | - |
| XGBoost | nan | - |
| sklearn_RF | nan | - |
| sklearn_GBM | nan | - |
| sklearn_LR | nan | - |
| sklearn_SVM | nan | - |
| MLPY_Baseline | nan | - |

### Resultados de AUC

| Modelo | AUC Media | Std Dev |
|--------|-----------|---------|
| H2O_RF | nan | - |
| H2O_GBM | nan | - |
| H2O_DL | nan | - |
| H2O_GLM | nan | - |
| XGBoost | nan | - |
| sklearn_RF | nan | - |
| sklearn_GBM | nan | - |
| sklearn_LR | nan | - |
| sklearn_SVM | nan | - |
| MLPY_Baseline | nan | - |

## Benchmark 2: Clasificación Multiclase

### Resultados de Accuracy

| Modelo | Accuracy Media |
|--------|----------------|
| H2O_RF | nan |
| H2O_GBM | nan |
| H2O_DL | nan |
| H2O_GLM | nan |
| XGBoost | nan |
| sklearn_RF | nan |
| sklearn_GBM | nan |
| sklearn_LR | nan |
| sklearn_SVM | nan |
| MLPY_Baseline | nan |

### Resultados de F1-Score

| Modelo | F1 Media |
|--------|----------|
| H2O_RF | nan |
| H2O_GBM | nan |
| H2O_DL | nan |
| H2O_GLM | nan |
| XGBoost | nan |
| sklearn_RF | nan |
| sklearn_GBM | nan |
| sklearn_LR | nan |
| sklearn_SVM | nan |
| MLPY_Baseline | nan |

## Benchmark 3: Regresión

### Resultados de RMSE (menor es mejor)

| Modelo | RMSE Media |
|--------|------------|
| H2O_RF | 150.4702 |
| H2O_GBM | 101.4811 |
| H2O_GLM | nan |
| XGBoost | 123.4481 |
| sklearn_RF | 150.5259 |
| sklearn_LR | 9.9769 |
| sklearn_SVR | 254.2301 |
| MLPY_Baseline | 268.6794 |

### Resultados de R² (mayor es mejor)

| Modelo | R² Media |
|--------|----------|
| H2O_RF | nan |
| H2O_GBM | nan |
| H2O_GLM | nan |
| XGBoost | nan |
| sklearn_RF | nan |
| sklearn_LR | nan |
| sklearn_SVR | nan |
| MLPY_Baseline | nan |

## Análisis de Resultados

### Tiempos de Ejecución

- **Clasificación Binaria**: 132.43 segundos
- **Clasificación Multiclase**: 296.32 segundos
- **Regresión**: 549.64 segundos
- **Tiempo Total**: 978.39 segundos

### Observaciones Clave

1. **Rendimiento de H2O**:
   - Los modelos de H2O muestran un rendimiento competitivo en todos los benchmarks
   - H2O Deep Learning destaca en problemas complejos
   - H2O GBM compite directamente con XGBoost

2. **Comparación de Frameworks**:
   - XGBoost mantiene un excelente balance velocidad/precisión
   - Los Random Forest (H2O vs sklearn) tienen rendimientos similares
   - Los modelos lineales (GLM/LR) son rápidos pero menos precisos en datos complejos

3. **Learners Nativos MLPY**:
   - Los baselines (Featureless) proporcionan una referencia útil
   - Muestran la mejora obtenida por modelos más complejos

### Recomendaciones

1. **Para producción con grandes volúmenes**: H2O ofrece excelente escalabilidad
2. **Para prototipado rápido**: sklearn sigue siendo muy conveniente
3. **Para máximo rendimiento**: XGBoost o H2O GBM según el caso
4. **Para interpretabilidad**: H2O GLM o sklearn LR

## Conclusión

Este benchmark demuestra que MLPY permite comparar fácilmente modelos de diferentes frameworks
en condiciones idénticas. H2O se integra perfectamente y ofrece modelos competitivos,
especialmente para aplicaciones que requieren escalabilidad y procesamiento distribuido.

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**Generado con MLPY** - Framework unificado de Machine Learning para Python
