tfm-dependency-graphsage — artifacts
Salidas experimentales del TFM sobre predicción de incompatibilidades de dependencias en PyPI mediante GNNs (GraphSAGE), complementarias a los repositorios de código:
- tfm-dependency-data — construcción del MVD
- pypi-dependency-compatibility-mvd — dataset
- tfm-dependency-baseline-pep440 — B1: heurística PEP 440
- tfm-dependency-baseline-tabular — B2: modelos tabulares
- tfm-dependency-baseline-mlp — B3: MLP local
- tfm-dependency-graphsage — código del modelo GraphSAGE
Contenido
results/— checkpoints de modelo (.pt) y métricas por semilla para B3 y para la comparación GraphSAGE/MLP, resultados de baselines y del comparativo final.analysis/— comparación de resolvers, análisis de eficiencia e inferencia repetida, y muestra cualitativa de errores.
Cada subcarpeta se corresponde con una configuración/experimento concreto (p. ej. results/gnn/graphsage-v2_2/seed-XX/).
Versión v0.1.1: cierre estadístico de MVD 2.2
Los pesos de B3 y GraphSAGE de las carpetas *-v2_2 y sus ablaciones
corresponden a MVD 2.2, tanto en v0.1.0 como en v0.1.1. Los manifiestos de
las 40 ejecuciones identifican el Parquet final mediante SHA-256:
7834efc509a38c885fbbbc46cedbbed04b461ad08b6e6243793f8bb6b8ccb20b
Se comprobaron los hashes LFS de los 40 checkpoints, 40 preprocesadores y
40 ficheros de predicciones contra la etiqueta v0.1.0. Las etiquetas de las
predicciones se contrastaron con el dataset final. El inventario verificable
se conserva en metadata/mvd-v2_2-provenance.json.
Esta versión no cambia pesos, predicciones, umbrales ni datos. Actualiza
results/analysis-v2_2/analysis.json y wilcoxon_holm.csv para incorporar la
corrección de continuidad del contraste aproximado de Wilcoxon cuando hay
diferencias nulas, según
B3 v0.2.1.
En la comparación principal GraphSAGE-B3, el valor bruto pasa de
0.050612432239184685 a 0.0580240199462214; el valor ajustado de Holm sigue
siendo 1.0. La familia se mantiene en 96 contrastes. Se verificaron los
valores brutos y ajustados a partir de las diferencias conservadas, sin
reentrenar modelos ni repetir el bootstrap.
La etiqueta v0.1.0 se conserva intacta como referencia histórica. Para las cifras finales de la memoria debe utilizarse v0.1.1, cuyo informe incluye las opciones del contraste y coincide con el cierre estadístico documentado.