./ohML loading 

float inhale_rate = 0.5;
float exhale_rate = 1.0;
while(1) { 
    // Inhale phase
    for(float i = 0; i <= 1; i += inhale_rate) {
        printf("\rInhaling... (%f%%)\n", i * 100);
        sleep(1); // Sleep for 1 second to simulate time passing
    }

    // Pause between inhale and exhale
    printf("\rPausing...\n");
    sleep(2);

    // Exhale phase
    for(float i = 1; i >= 0; i -= exhale_rate) {
                    printf("\rExhaling... (%f%%)\n", i * 100);
                    sleep(1); // Sleep for 1 second to simulate time passing
    }

    // Pause between exhale and inhale
    printf("\rPausing...\n");
    sleep(2);
}

double x_min = -2.0;
double y_min = -1.5;
double x_max = 1.0;
double y_max = 1.5;

for (int j = 0; j < height; ++j) {
    for (int i = 0; i < width; ++i) {
        std::complex<double> 
            c((x_min + (x_max - x_min) * i / (width - 1)), 
                ((y_min + (y_max - y_min)) * j) / (height - 1));

        int iter = 0;
        std::complex<double> z(0, 0);

        while (std::abs(z) <= 2 && iter < 255) {
                z = z * z + c;
                ++iter;
        }

        unsigned char color[] = {
            static_cast<unsigned char>(iter % 8 * 32),
            static_cast<unsigned char>(iter % 16 * 17),
            static_cast<unsigned char>(iter % 32 * 14)
        };
        file.write(reinterpret_cast<char*>(color), sizeof(color));
    }
}

using ll = long long;
const ll INF = (1LL<<62);
vector<ll> dist(n, INF);
priority_queue<pair<ll,int>, vector<pair<ll,int>>, greater<pair<ll,int>>> pq;

dist[s] = 0;
pq.push({0, s});
while (!pq.empty()) {
    auto [d, u] = pq.top(); pq.pop();
    if (d != dist[u]) continue;
    for (auto [v, w] : g[u]) {
        if (dist[v] > d + w) {
            dist[v] = d + w;
            pq.push({dist[v], v});
        }
    }
}

struct DSU {
    vector<int> p, r;
    DSU(int n): p(n), r(n,0) { iota(p.begin(), p.end(), 0); }
    int find(int a){ return p[a]==a? a : p[a]=find(p[a]); }
    bool unite(int a,int b){
        a=find(a); b=find(b);
        if(a==b) return false;
        if(r[a]<r[b]) swap(a,b);
        p[b]=a;
        if(r[a]==r[b]) r[a]++;
        return true;
    }
};

vector<int> pi(const string& s){
        int n=s.size();
        vector<int> p(n);
        for(int i=1;i<n;i++){
                int j=p[i-1];
                while(j>0 && s[i]!=s[j]) j=p[j-1];
                if(s[i]==s[j]) j++;
                p[i]=j;
        }
        return p;
}

struct BIT {
        int n; vector<long long> bit;
        BIT(int n): n(n), bit(n+1,0) {}
        void add(int i,long long v){ for(++i;i<=n;i+=i&-i) bit[i]+=v; }
        long long sum(int i){ long long r=0; for(++i;i>0;i-=i&-i) r+=bit[i]; return r; }
};

vector<int> nge(n, -1);
stack<int> st;
for(int i=0;i<n;i++){
        while(!st.empty() && a[st.top()] < a[i]){
                nge[st.top()] = i;
                st.pop();
        }
        st.push(i);
}

queue<int> q;
for(int i=0;i<n;i++) if(indeg[i]==0) q.push(i);
vector<int> order;
while(!q.empty()){
        int u=q.front(); q.pop();
        order.push_back(u);
        for(int v: adj[u]){
                if(--indeg[v]==0) q.push(v);
        }
}

struct Seg {
        int n; vector<long long> t;
        Seg(int n): n(n), t(4*n, INF) {}
        void upd(int v,int tl,int tr,int pos,ll val){
                if(tl==tr){ t[v]=val; return; }
                int tm=(tl+tr)/2;
                if(pos<=tm) upd(v*2,tl,tm,pos,val);
                else upd(v*2+1,tm+1,tr,pos,val);
                t[v]=min(t[v*2],t[v*2+1]);
        }
        ll qry(int v,int tl,int tr,int l,int r){
                if(l>r) return INF;
                if(l==tl && r==tr) return t[v];
                int tm=(tl+tr)/2;
                return min(qry(v*2,tl,tm,l,min(r,tm)),
                                      qry(v*2+1,tm+1,tr,max(l,tm+1),r));
        }
};
float inhale_rate = 0.5;
float exhale_rate = 1.0;
while(1) { 
    // Inhale phase
    for(float i = 0; i <= 1; i += inhale_rate) {
        printf("\rInhaling... (%f%%)\n", i * 100);
        sleep(1); // Sleep for 1 second to simulate time passing
    }

    // Pause between inhale and exhale
    printf("\rPausing...\n");
    sleep(2);

    // Exhale phase
    for(float i = 1; i >= 0; i -= exhale_rate) {
                    printf("\rExhaling... (%f%%)\n", i * 100);
                    sleep(1); // Sleep for 1 second to simulate time passing
    }

    // Pause between exhale and inhale
    printf("\rPausing...\n");
    sleep(2);
}

double x_min = -2.0;
double y_min = -1.5;
double x_max = 1.0;
double y_max = 1.5;

for (int j = 0; j < height; ++j) {
    for (int i = 0; i < width; ++i) {
        std::complex<double> 
            c((x_min + (x_max - x_min) * i / (width - 1)), 
                ((y_min + (y_max - y_min)) * j) / (height - 1));

        int iter = 0;
        std::complex<double> z(0, 0);

        while (std::abs(z) <= 2 && iter < 255) {
                z = z * z + c;
                ++iter;
        }

        unsigned char color[] = {
            static_cast<unsigned char>(iter % 8 * 32),
            static_cast<unsigned char>(iter % 16 * 17),
            static_cast<unsigned char>(iter % 32 * 14)
        };
        file.write(reinterpret_cast<char*>(color), sizeof(color));
    }
}

using ll = long long;
const ll INF = (1LL<<62);
vector<ll> dist(n, INF);
priority_queue<pair<ll,int>, vector<pair<ll,int>>, greater<pair<ll,int>>> pq;

dist[s] = 0;
pq.push({0, s});
while (!pq.empty()) {
    auto [d, u] = pq.top(); pq.pop();
    if (d != dist[u]) continue;
    for (auto [v, w] : g[u]) {
        if (dist[v] > d + w) {
            dist[v] = d + w;
            pq.push({dist[v], v});
        }
    }
}

struct DSU {
    vector<int> p, r;
    DSU(int n): p(n), r(n,0) { iota(p.begin(), p.end(), 0); }
    int find(int a){ return p[a]==a? a : p[a]=find(p[a]); }
    bool unite(int a,int b){
        a=find(a); b=find(b);
        if(a==b) return false;
        if(r[a]<r[b]) swap(a,b);
        p[b]=a;
        if(r[a]==r[b]) r[a]++;
        return true;
    }
};

vector<int> pi(const string& s){
        int n=s.size();
        vector<int> p(n);
        for(int i=1;i<n;i++){
                int j=p[i-1];
                while(j>0 && s[i]!=s[j]) j=p[j-1];
                if(s[i]==s[j]) j++;
                p[i]=j;
        }
        return p;
}

struct BIT {
        int n; vector<long long> bit;
        BIT(int n): n(n), bit(n+1,0) {}
        void add(int i,long long v){ for(++i;i<=n;i+=i&-i) bit[i]+=v; }
        long long sum(int i){ long long r=0; for(++i;i>0;i-=i&-i) r+=bit[i]; return r; }
};

vector<int> nge(n, -1);
stack<int> st;
for(int i=0;i<n;i++){
        while(!st.empty() && a[st.top()] < a[i]){
                nge[st.top()] = i;
                st.pop();
        }
        st.push(i);
}

queue<int> q;
for(int i=0;i<n;i++) if(indeg[i]==0) q.push(i);
vector<int> order;
while(!q.empty()){
        int u=q.front(); q.pop();
        order.push_back(u);
        for(int v: adj[u]){
                if(--indeg[v]==0) q.push(v);
        }
}

struct Seg {
        int n; vector<long long> t;
        Seg(int n): n(n), t(4*n, INF) {}
        void upd(int v,int tl,int tr,int pos,ll val){
                if(tl==tr){ t[v]=val; return; }
                int tm=(tl+tr)/2;
                if(pos<=tm) upd(v*2,tl,tm,pos,val);
                else upd(v*2+1,tm+1,tr,pos,val);
                t[v]=min(t[v*2],t[v*2+1]);
        }
        ll qry(int v,int tl,int tr,int l,int r){
                if(l>r) return INF;
                if(l==tl && r==tr) return t[v];
                int tm=(tl+tr)/2;
                return min(qry(v*2,tl,tm,l,min(r,tm)),
                                      qry(v*2+1,tm+1,tr,max(l,tm+1),r));
        }
};
OH ML

Customer Intelligence

02/13/2026 05:05

run identifier

• 80145011-b68d-443e-9cac-8ede9102ee88

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9410F1 Score0.8645Precision • Recall0.8435 0.8866

Recommendations

02/13/2026 10:50

run identifier

• ec7ee8c7-8540-4539-82ee-20405224d70f

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Tree RegressionR²0.999994R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0004 0.0000 0.0012

Fraud Detection

02/13/2026 11:38

run identifier

• 1f646632-93ce-43bb-aa52-37ccf4235f1e

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9972F1 Score0.9769Precision • Recall1.0000 0.9548

λ · Fast Forest Binary · AUC (PR) 0.92

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∑ · AutoML customer intelligence experiment in-progress •

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⧉ · Training •

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∞ · Building estimator chain •

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⧉ · Training •

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← ▣ → · Splitting data •

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✨ · Segmenting •

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⚡ · Data loaded •

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🧬 · Loading data •

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♥️ · Incubating Synthetic Data 🡥 •

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📝 · New client data not found •

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⌕ Checking for new training data •

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▶ · Starting •

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✔ · Completed •

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💾 · Persisting model •

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🌢 · Persisting metrics •

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ƒ(x) · Evaluating •

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02/13/2026 11:55

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02/13/2026 11:31

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02/13/2026 06:45

Customer Intelligence • run identifier • 90937f8d-618b-4b05-9344-b8d78513c172

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Precision • Recall
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Fraud Detection • run identifier • 84f595f0-4a3e-4ee4-8c38-6dc1adeb5a21

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A.U.C.
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Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9963F1 Score0.9702Precision • Recall1.0000 0.9421

02/13/2026 06:20

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Customer Intelligence • run identifier • 1e06b30a-0dba-4cef-8291-e5087c64944c

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Fraud Detection • run identifier • badb6db8-fd3f-4ebe-8cf9-e4934ccea991

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A.U.C.
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02/13/2026 05:23

Customer Intelligence • run identifier • 60d75089-3bcc-4934-b88f-8353c321942b

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A.U.C.
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Fraud Detection • run identifier • e2387929-0442-40e1-9d6e-28264b954e45

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02/13/2026 04:58

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02/13/2026 04:41

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A.U.C.
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A.U.C.
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02/13/2026 04:00

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A.U.C.
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Algorithm(s)Fast Forest BinaryK-Means++A.U.C.0.9376F1 Score0.8577Precision • Recall0.8316 0.8855

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A.U.C.
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A.U.C.
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A.U.C.
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Algorithm(s)Fast Tree RegressionR²0.999890R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0029 0.0000 0.0053

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A.U.C.
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A.U.C.
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Customer Intelligence • run identifier • b4266ca2-987a-4b17-b710-f82b7cc6be97

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A.U.C.
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Fraud Detection • run identifier • 09c0931d-fd4f-4afc-8333-17d477ff9827

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A.U.C.
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R²
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Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.999915R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0017 0.0000 0.0046

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Customer Intelligence • run identifier • 10922c78-d9cd-4f79-95fc-1c6c29aa984a

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A.U.C.
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Algorithm(s)Fast Forest BinaryK-Means++A.U.C.0.9379F1 Score0.8622Precision • Recall0.8413 0.8841

02/13/2026 01:00

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A.U.C.
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02/13/2026 12:36

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A.U.C.
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A.U.C.
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02/13/2026 11:55

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A.U.C.
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A.U.C.
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R²
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Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.999865R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0028 0.0000 0.0058

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Customer Intelligence • run identifier • d5d03108-8bdd-4120-a7e0-15ac15347d74

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A.U.C.
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Algorithm(s)Fast Forest BinaryK-Means++A.U.C.0.9353F1 Score0.8579Precision • Recall0.8330 0.8843

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Fraud Detection • run identifier • 0ccf6a13-f74a-4a74-bb8b-060474fcab26

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A.U.C.
F1 Score
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02/13/2026 10:50

Recommendations • run identifier • ec7ee8c7-8540-4539-82ee-20405224d70f

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R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Tree RegressionR²0.999994R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0004 0.0000 0.0012

02/13/2026 10:33

Customer Intelligence • run identifier • f43b79bd-a1ea-4530-b0d7-5c6e28b2ecd5

Algorithm(s)
A.U.C.
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Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9347F1 Score0.8597Precision • Recall0.8350 0.8859

02/13/2026 10:16

Fraud Detection • run identifier • a8176cdf-c061-4fc0-880a-8f4587b11305

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A.U.C.
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Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryA.U.C.0.9964F1 Score0.9720Precision • Recall1.0000 0.9456

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R²
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Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.998314R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0145 0.0004 0.0206

02/13/2026 09:52

Customer Intelligence • run identifier • 079c4328-e757-4b57-b2f3-6452352a70b5

Algorithm(s)
A.U.C.
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Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9364F1 Score0.8574Precision • Recall0.8318 0.8847

02/13/2026 09:35

Fraud Detection • run identifier • 7bc18d83-deba-4416-8825-7cce1fdf738d

Algorithm(s)
A.U.C.
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Recommendations • run identifier • a6887470-8998-467e-9375-9f3c59f97afc

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R²
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Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.999917R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0017 0.0000 0.0046

02/13/2026 09:11

Customer Intelligence • run identifier • fb780a3d-d430-41bc-9e4a-e316a0bbb7ee

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A.U.C.
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Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryK-Means++A.U.C.0.9367F1 Score0.8615Precision • Recall0.8333 0.8916

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Fraud Detection • run identifier • 86135a20-ade5-4732-9978-35479ce13550

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Precision • Recall
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02/13/2026 08:47

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R²
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02/13/2026 08:30

Customer Intelligence • run identifier • 20f10eaf-e0bf-4f69-ad3e-8f17d0054c97

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A.U.C.
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Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9380F1 Score0.8611Precision • Recall0.8408 0.8825

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Fraud Detection • run identifier • 15902635-45f5-417c-9e7d-729ebbb86a2e

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Customer Intelligence • run identifier • baabb19d-b474-4ca4-8746-d36fb7a81c4e

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Fraud Detection • run identifier • 6736f665-85b0-4dd2-99a2-566dd8e8fafe

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Recommendations • run identifier • c9ba950a-8ba3-42e1-982c-37695e7180f9

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.999875R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0028 0.0000 0.0056

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Customer Intelligence • run identifier • 7d4b1060-7b04-4896-8b37-e82f19fe98e0

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A.U.C.
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Fraud Detection • run identifier • 1c74912f-cc8c-42fa-9241-762bbcaa489b

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A.U.C.
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R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
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Customer Intelligence • run identifier • ea0982cc-bce5-48e7-8dd9-c50fb9be08fb

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Recommendations • run identifier • 3f411599-e7a7-46e6-afa2-650060c2f611

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R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Tree RegressionR²0.999816R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0034 0.0000 0.0068

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Customer Intelligence • run identifier • 24697dc3-e8f1-4ed3-8e74-3d18c2a98871

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Fraud Detection • run identifier • 6b1b7c7a-332e-4ada-8dbc-bde2839f9d46

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A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryA.U.C.0.9958F1 Score0.9712Precision • Recall1.0000 0.9441

02/13/2026 05:22

Recommendations • run identifier • 0321899e-89b4-4776-b5b9-caf827ccd746

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R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
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02/13/2026 05:05

Customer Intelligence • run identifier • 80145011-b68d-443e-9cac-8ede9102ee88

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9410F1 Score0.8645Precision • Recall0.8435 0.8866

02/13/2026 04:46

Fraud Detection • run identifier • 21d75c27-d6ae-4040-9c1a-c4501e42cbe3

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9970F1 Score0.9730Precision • Recall1.0000 0.9475

02/13/2026 04:39

Recommendations • run identifier • 29575c53-f86e-4532-bc8e-3c637a898a00

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R²
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02/13/2026 04:22

Customer Intelligence • run identifier • 6a96af2d-e7f2-4506-9272-a054a4679412

Algorithm(s)
A.U.C.
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Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9360F1 Score0.8578Precision • Recall0.8325 0.8847

02/13/2026 03:52

Fraud Detection • run identifier • 8d1acae4-e34d-4d4c-a283-0bbd8345768c

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9960F1 Score0.9723Precision • Recall0.9967 0.9491

02/13/2026 03:44

Recommendations • run identifier • 59218c82-0642-40ac-9f5e-be806b139c56

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Algorithm(s)Fast Tree RegressionR²0.999783R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0037 0.0001 0.0074

02/13/2026 03:32

Customer Intelligence • run identifier • 9159fbd6-17e9-497b-af12-e2d31217405c

Algorithm(s)
A.U.C.
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Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9375F1 Score0.8604Precision • Recall0.8354 0.8870

02/13/2026 03:27

Customer Intelligence • run identifier • dd3c1005-6054-4215-9357-da2e65a36275

Algorithm(s)
A.U.C.
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Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9341F1 Score0.8595Precision • Recall0.8333 0.8874

02/13/2026 03:11

Fraud Detection • run identifier • c1e7cb40-53e5-4de9-9f72-063f7599e698

Algorithm(s)
A.U.C.
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Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryA.U.C.0.9952F1 Score0.9691Precision • Recall0.9966 0.9431

02/13/2026 03:03

Recommendations • run identifier • 19ee0753-433b-4075-bded-b486ea8e931f

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R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Tree RegressionR²0.999870R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0032 0.0000 0.0057

02/13/2026 02:46

Customer Intelligence • run identifier • 5cda6f58-6f12-484b-bc83-058094b37af0

Algorithm(s)
A.U.C.
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Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9383F1 Score0.8618Precision • Recall0.8372 0.8880

02/13/2026 02:30

Fraud Detection • run identifier • 420e8cef-f15a-4f77-a3e1-fb9437514402

Algorithm(s)
A.U.C.
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Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9962F1 Score0.9724Precision • Recall0.9957 0.9501

02/13/2026 02:22

Recommendations • run identifier • 1ea03565-f5fa-46cb-8629-275039b14ce4

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R²
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Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.999897R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0026 0.0000 0.0051

02/13/2026 02:05

Customer Intelligence • run identifier • 695e53cb-f180-4751-b598-3484f4b1da33

Algorithm(s)
A.U.C.
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Algorithm(s)Fast Forest BinaryK-Means++A.U.C.0.9348F1 Score0.8575Precision • Recall0.8395 0.8763

02/13/2026 01:48

Fraud Detection • run identifier • dbbf7baf-4dbc-47ed-a8e1-51b6d2e28f20

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryA.U.C.0.9964F1 Score0.9721Precision • Recall1.0000 0.9458

02/13/2026 01:41

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R²
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Algorithm(s)Fast Tree RegressionR²0.999763R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0043 0.0001 0.0077

02/13/2026 01:24

Customer Intelligence • run identifier • c1fd327e-08f6-419c-bfa6-4c4452e8ebe9

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9351F1 Score0.8555Precision • Recall0.8317 0.8808

02/13/2026 01:05

Fraud Detection • run identifier • e80e1843-1004-42b2-a7e8-26a873193266

Algorithm(s)
A.U.C.
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Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryA.U.C.0.9962F1 Score0.9732Precision • Recall1.0000 0.9477

02/13/2026 12:58

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Algorithm(s)
R²
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Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.992959R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0324 0.0018 0.0424

02/13/2026 12:41

Customer Intelligence • run identifier • 47e1356c-6a28-4ce8-b30f-dbdc2844bed3

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A.U.C.
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Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9371F1 Score0.8604Precision • Recall0.8314 0.8916

02/13/2026 12:11

Recommendations • run identifier • 22587680-f6e8-4992-9b24-0baae7a0de31

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R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.993486R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0267 0.0016 0.0403

02/12/2026 11:54

Customer Intelligence • run identifier • 9855816f-fb48-4c46-ac3e-0f59a1cbab85

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A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9347F1 Score0.8599Precision • Recall0.8292 0.8930

02/12/2026 11:37

Fraud Detection • run identifier • df20ee9a-4a6c-483d-80ee-a868f6f5c154

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9962F1 Score0.9727Precision • Recall0.9994 0.9474

02/12/2026 11:30

Recommendations • run identifier • 44773f9d-421b-4842-8dba-b5f8196c488a

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.999672R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0060 0.0001 0.0090

02/12/2026 11:13

Customer Intelligence • run identifier • e9c1fb50-5f0b-4e6e-ad58-31b1b31f91f3

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9356F1 Score0.8575Precision • Recall0.8357 0.8804

02/12/2026 10:56

Fraud Detection • run identifier • 3b1839bd-d3c0-402c-981d-1842be6ee300

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryA.U.C.0.9949F1 Score0.9714Precision • Recall1.0000 0.9443

02/12/2026 10:49

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Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.999843R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0030 0.0000 0.0062

02/12/2026 10:32

Customer Intelligence • run identifier • 6be46a99-0c37-4723-a0b9-c9492141a8f7

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A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryK-Means++A.U.C.0.9370F1 Score0.8609Precision • Recall0.8383 0.8848

02/12/2026 10:13

Fraud Detection • run identifier • 4f994e97-3215-4ee8-ac85-1626a909d7a9

Algorithm(s)
A.U.C.
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02/12/2026 10:06

Recommendations • run identifier • f0f86d37-1aaa-4e33-b99d-77ad0bf63670

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R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.965984R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0718 0.0084 0.0917

02/12/2026 09:49

Customer Intelligence • run identifier • dbd9d9f3-0254-4c51-867e-001b7dc4f5c8

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9369F1 Score0.8603Precision • Recall0.8381 0.8838

02/12/2026 09:18

Fraud Detection • run identifier • cbaea97b-aea4-436a-bf18-d8ace4d2036f

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9963F1 Score0.9706Precision • Recall1.0000 0.9429

02/12/2026 09:10

Recommendations • run identifier • 71aebf68-2f8b-4420-a67c-7906443da22c

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.999894R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0015 0.0000 0.0051

02/12/2026 08:53

Customer Intelligence • run identifier • 6cb76fc6-01cc-41c7-b87e-c5d232924c03

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9392F1 Score0.8645Precision • Recall0.8376 0.8932

02/12/2026 08:37

Fraud Detection • run identifier • 97917f9f-354b-4637-8486-17af8938306b

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryA.U.C.0.9964F1 Score0.9742Precision • Recall1.0000 0.9497

02/12/2026 08:29

Recommendations • run identifier • c70c8dd2-1e08-4e48-9d2c-abe4b00ef1a9

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.999919R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0015 0.0000 0.0045

02/12/2026 08:12

Customer Intelligence • run identifier • 5f251aaa-e8e7-469a-b2f7-d1482d30c968

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryK-Means++A.U.C.0.9353F1 Score0.8564Precision • Recall0.8292 0.8854

02/12/2026 07:56

Fraud Detection • run identifier • 819d9d67-90e9-4e1b-aa48-9b0c3c2292c8

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9957F1 Score0.9706Precision • Recall0.9952 0.9472

02/12/2026 07:48

Recommendations • run identifier • 75c84a42-d139-4e6a-b154-e6685efe1813

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Tree RegressionR²0.999928R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0023 0.0000 0.0042

02/12/2026 07:31

Customer Intelligence • run identifier • 9d2e2aa2-b240-49b6-835f-c2b22d9958fb

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9367F1 Score0.8578Precision • Recall0.8353 0.8816

02/12/2026 07:15

Fraud Detection • run identifier • ea9e5dc5-6bff-4865-a89f-7082b0f266c4

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryA.U.C.0.9957F1 Score0.9693Precision • Recall1.0000 0.9404

02/12/2026 07:07

Recommendations • run identifier • c6293c38-f056-4091-8ac3-fc7e3c2f324b

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Tree RegressionR²0.997236R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0177 0.0007 0.0261

02/12/2026 06:50

Customer Intelligence • run identifier • ba3622c2-dcae-47c0-b4f8-e7b2f253fb73

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryK-Means++A.U.C.0.9399F1 Score0.8647Precision • Recall0.8332 0.8987

02/12/2026 06:34

Fraud Detection • run identifier • 5bdebfec-46af-42de-977b-e09e0fe8b948

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9958F1 Score0.9695Precision • Recall0.9893 0.9505

02/12/2026 06:26

Recommendations • run identifier • 2d267b53-f3a7-46ef-95f4-7e4a0266168a

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.940587R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0955 0.0147 0.1211

02/12/2026 06:09

Customer Intelligence • run identifier • fa1b24f9-7bc4-4f0c-960d-95c6e73dfad4

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A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9352F1 Score0.8559Precision • Recall0.8282 0.8856

02/12/2026 05:53

Fraud Detection • run identifier • 2191606f-e164-4919-8ec1-51d14e7867a0

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A.U.C.
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Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9957F1 Score0.9692Precision • Recall0.9988 0.9413

02/12/2026 05:45

Recommendations • run identifier • 475c3632-118d-472d-bf86-e0b60915f6b0

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.999614R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0068 0.0001 0.0098

02/12/2026 05:28

Customer Intelligence • run identifier • 01fb3238-899b-431d-b2f1-0b48fdcab52b

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9359F1 Score0.8570Precision • Recall0.8360 0.8792

02/12/2026 05:12

Fraud Detection • run identifier • 6b33bf3b-5777-4484-a8c6-73a83e3ade79

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
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Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9965F1 Score0.9730Precision • Recall1.0000 0.9474

02/12/2026 05:04

Recommendations • run identifier • 647a65c5-9169-4faa-9475-f33574ab41e3

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Tree RegressionR²0.999688R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0054 0.0001 0.0088

02/12/2026 04:47

Customer Intelligence • run identifier • 1f6b25d4-3628-4dae-9972-0ed986ba1129

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Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9328F1 Score0.8561Precision • Recall0.8325 0.8810

02/12/2026 04:31

Fraud Detection • run identifier • b635fc00-7580-4df5-bdbc-6a9e000d4509

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A.U.C.
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Precision • Recall
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02/12/2026 04:23

Recommendations • run identifier • c9326d5c-2fa7-4c43-8423-e24c604221c3

Algorithm(s)
R²
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Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.995224R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0254 0.0012 0.0345

02/12/2026 04:06

Customer Intelligence • run identifier • 8fb3c6cf-21cb-493d-ac9e-d5ff7f93f7ca

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02/12/2026 03:50

Fraud Detection • run identifier • 245efe40-2eef-40c3-b780-1b5d4d1d6063

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02/12/2026 03:42

Recommendations • run identifier • 4b3c4934-fd3b-4f26-84c8-cabeb56d180d

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R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.999889R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0019 0.0000 0.0053

02/12/2026 03:25

Customer Intelligence • run identifier • eaf4cf86-45d0-408e-bfb4-58c1e27ff0d3

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryK-Means++A.U.C.0.9364F1 Score0.8571Precision • Recall0.8338 0.8819

02/12/2026 03:09

Fraud Detection • run identifier • 42729a4c-4ca2-4777-8ee3-0bcfdfd86474

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9955F1 Score0.9690Precision • Recall0.9908 0.9480

02/12/2026 03:01

Recommendations • run identifier • 9290c587-1f4a-48f6-ae14-5c2c8cf9d3c4

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.999542R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0074 0.0001 0.0107

02/12/2026 02:44

Customer Intelligence • run identifier • d019f8a5-1c4e-4e7f-aef7-857b069f3771

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9372F1 Score0.8584Precision • Recall0.8329 0.8855

02/12/2026 02:28

Fraud Detection • run identifier • f65be7b2-628e-4a12-abd6-804678f595f8

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryA.U.C.0.9957F1 Score0.9714Precision • Recall1.0000 0.9444

02/12/2026 02:20

Recommendations • run identifier • dcea2330-c7b1-43f4-ab96-a4a5bf9dcf86

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.999713R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0056 0.0001 0.0085

02/12/2026 02:03

Customer Intelligence • run identifier • 7aec3f82-e90b-4da9-b74f-f955b565e66b

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryK-Means++A.U.C.0.9372F1 Score0.8580Precision • Recall0.8342 0.8832

02/12/2026 01:47

Fraud Detection • run identifier • 16f134ad-25f2-4747-8bfa-0aedb4927e0b

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryA.U.C.0.9961F1 Score0.9708Precision • Recall1.0000 0.9433

02/12/2026 01:39

Recommendations • run identifier • 6eb55e33-07e8-4a13-ba7a-7f73dc8848c2

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.999588R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0069 0.0001 0.0101

02/12/2026 01:22

Customer Intelligence • run identifier • 51cb6934-d0a3-4615-ad54-d5915ff0c14b

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryK-Means++A.U.C.0.9378F1 Score0.8595Precision • Recall0.8311 0.8899

02/12/2026 01:06

Fraud Detection • run identifier • 07985031-413c-42d9-8e0a-9ee463cb1bc9

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9954F1 Score0.9666Precision • Recall1.0000 0.9353

02/12/2026 12:58

Recommendations • run identifier • 6147068d-c040-4167-abb4-539991b09f3b

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Tree RegressionR²0.999806R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0039 0.0000 0.0070

02/12/2026 12:41

Customer Intelligence • run identifier • 6cd349b1-64ff-4369-8a60-246d553d3bdc

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryK-Means++A.U.C.0.9373F1 Score0.8579Precision • Recall0.8298 0.8881

02/12/2026 12:25

Fraud Detection • run identifier • 87161930-1e52-498f-945f-97a6288faabc

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9955F1 Score0.9673Precision • Recall0.9909 0.9449

02/12/2026 12:17

Recommendations • run identifier • 71d2754e-81cf-4f66-9ef0-f8559080ddb0

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Tree RegressionR²0.999753R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0048 0.0001 0.0079

02/12/2026 12:01

Customer Intelligence • run identifier • 8367bdcb-9779-4192-84d9-a85d667923a7

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9347F1 Score0.8555Precision • Recall0.8344 0.8777

02/12/2026 11:44

Fraud Detection • run identifier • d6fff2d6-479c-486b-a201-daa39bd3bc76

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryA.U.C.0.9943F1 Score0.9660Precision • Recall0.9951 0.9386

02/12/2026 11:36

Recommendations • run identifier • 318fd755-ce3f-44b6-a059-21cc37debf09

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.999919R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0017 0.0000 0.0045

02/12/2026 11:19

Customer Intelligence • run identifier • b9217abc-65a3-4142-9ccb-a2d41dbf2604

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9348F1 Score0.8583Precision • Recall0.8360 0.8819

02/12/2026 11:03

Fraud Detection • run identifier • c9674e65-18d8-40cc-b0b0-6f17041d404a

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9952F1 Score0.9672Precision • Recall0.9989 0.9376

02/12/2026 10:55

Recommendations • run identifier • c13660c7-63fe-4cf6-8bb7-fc8a367a7720

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Tree RegressionR²0.999970R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0007 0.0000 0.0027

02/12/2026 10:39

Customer Intelligence • run identifier • 0afcc8cc-97f6-4e57-8a50-e51c91cfd149

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9377F1 Score0.8602Precision • Recall0.8414 0.8798

02/12/2026 10:22

Fraud Detection • run identifier • 14f4ae94-cb4f-4ade-b92a-c715b9d05f20

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9954F1 Score0.9702Precision • Recall1.0000 0.9421

02/12/2026 10:14

Recommendations • run identifier • 31652c95-6464-40de-b6e5-0e924b244385

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Tree RegressionR²0.997320R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0165 0.0007 0.0260

02/12/2026 09:58

Customer Intelligence • run identifier • de2f470d-63f3-4093-824e-db0071f7da1d

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9384F1 Score0.8616Precision • Recall0.8394 0.8850

02/12/2026 09:41

Fraud Detection • run identifier • 00de5de2-bffe-4286-b144-299c5716bde9

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9968F1 Score0.9762Precision • Recall0.9952 0.9579

02/12/2026 09:33

Recommendations • run identifier • 8c1d1316-ab82-4909-a1ec-c55bdcfa297b

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Tree RegressionR²0.999822R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0043 0.0000 0.0067

02/12/2026 09:17

Customer Intelligence • run identifier • eb0d6eb3-be31-400d-80bd-6bac0984cce1

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9351F1 Score0.8562Precision • Recall0.8334 0.8803

02/12/2026 09:00

Fraud Detection • run identifier • d8471937-e49b-49ac-8166-bcb515504283

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryA.U.C.0.9950F1 Score0.9650Precision • Recall1.0000 0.9324

02/12/2026 08:52

Recommendations • run identifier • c84d5fc1-f1ab-4066-b3c8-c91b698a57e5

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Tree RegressionR²0.999930R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0020 0.0000 0.0042

02/12/2026 08:36

Customer Intelligence • run identifier • 3fb78c80-056e-4fe7-a259-3e303f1b1b65

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9385F1 Score0.8605Precision • Recall0.8381 0.8841

02/12/2026 08:19

Fraud Detection • run identifier • b5f99ced-5f9c-40d9-aaca-9c6721d77eb9

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9946F1 Score0.9673Precision • Recall1.0000 0.9366

02/12/2026 08:11

Recommendations • run identifier • b5a6f07a-e0ce-45b9-9bdb-b66e46424bd3

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Tree RegressionR²0.999773R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0042 0.0001 0.0076

02/12/2026 07:55

Customer Intelligence • run identifier • 7a7d8d66-78ec-4d07-81e4-5fbed2d5ba11

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryK-Means++A.U.C.0.9379F1 Score0.8608Precision • Recall0.8344 0.8888

02/12/2026 07:38

Fraud Detection • run identifier • 20d658aa-411d-418f-b654-530466215fb8

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9960F1 Score0.9696Precision • Recall0.9941 0.9462

02/12/2026 07:31

Recommendations • run identifier • ed7da2e8-fd1a-4af9-a792-fb62461ffa72

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.971223R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0650 0.0072 0.0850

02/12/2026 07:14

Customer Intelligence • run identifier • 285d54a2-1e35-4380-bc97-e89b4e6abb3d

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9352F1 Score0.8568Precision • Recall0.8345 0.8803

02/12/2026 06:57

Fraud Detection • run identifier • ae8c0c2a-d5dd-4185-8543-2765a0af2e05

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9961F1 Score0.9710Precision • Recall0.9954 0.9479

02/12/2026 06:50

Recommendations • run identifier • 64acc071-cea0-48ba-93c6-ee73470aca5a

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.956992R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0855 0.0109 0.1043

02/12/2026 06:33

Customer Intelligence • run identifier • c57084b8-bcc3-45f8-85fe-e40729592ad2

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9391F1 Score0.8614Precision • Recall0.8363 0.8880

02/12/2026 06:16

Fraud Detection • run identifier • 53976f4e-f8db-41aa-a81a-c5b1fc0a73ab

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9954F1 Score0.9714Precision • Recall1.0000 0.9444

02/12/2026 06:09

Recommendations • run identifier • 59dbaefe-945b-4df1-874f-ee54d99d9675

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.999900R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0018 0.0000 0.0050

02/12/2026 05:52

Customer Intelligence • run identifier • 9a68ffe9-16d7-4f74-9d2c-bdda4d96f37f

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryK-Means++A.U.C.0.9349F1 Score0.8610Precision • Recall0.8390 0.8842

02/12/2026 05:35

Fraud Detection • run identifier • d75c3948-9891-4a90-8bce-11f999ccf76f

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9957F1 Score0.9736Precision • Recall0.9994 0.9490

02/12/2026 05:28

Recommendations • run identifier • dc4abb42-5a43-48fb-8240-c14a23ee0a1b

Algorithm(s)
R²
R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.
Algorithm(s)Fast Forest RegressionR²0.999905R.M.S.E • M.A.E • M.S.E.0.0019 0.0000 0.0049

02/12/2026 05:11

Customer Intelligence • run identifier • e78f8c09-d971-423f-abbc-fa47f3bd3add

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Forest BinaryK-Means++A.U.C.0.9350F1 Score0.8608Precision • Recall0.8289 0.8951

02/12/2026 04:52

Fraud Detection • run identifier • 365c55d1-6242-4c7a-a0a9-96f32a37dedd

Algorithm(s)
A.U.C.
F1 Score
Precision • Recall
Algorithm(s)Fast Tree BinaryA.U.C.0.9962F1 Score0.9723Precision • Recall0.9923 0.9531