Published on7 de julio de 2026Detección de fraude: por qué tu modelo está mal evaluado (aunque tenga AUC 0.99)Machine-LearningFraudeBancaDesbalanceEvaluación2026El 0.1% de fraude rompe casi todo lo que sabes de clasificación. Por qué el fraude es distinto a la mora (hay un adversario que se adapta), la trampa del AUC ROC con desbalance extremo, y por qué el umbral se elige por costo, no por F1.