Data Analysis

Detector de desbalance y remuestreo

Detecta desbalance de clases en datasets CSV o JSON, compara estrategias y previsualiza una salida balanceada

Inicio rápido

Llama a esta herramienta desde tu código en tres lenguajes.

cURL

# 1) Upload each file first → returns { filePath }
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/upload/dataset-imbalance-detector-resampler' \
  -F 'file=@/path/to/datasetFile.ext'

# 2) Call the tool with the returned filePath values
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/es/api/tools/dataset-imbalance-detector-resampler' \
  -F 'datasetInput=id,label,amount
1,normal,20
2,normal,21
3,normal,19
4,normal,22
5,fraud,300' \
  -F 'datasetFile=/path/to/file.ext' \
  -F 'labelColumn=label' \
  -F 'strategy=oversample' \
  -F 'exportFormat=json' \
  -F 'previewRows=10'

Referencia de la API

Envía una petición POST con tus entradas en JSON. Los parámetros de tipo archivo requieren una subida previa.

Endpoint

HTTP

POST https://api.elysiatools.com/es/api/tools/dataset-imbalance-detector-resampler

Parámetros

Nombre	Tipo	Obligatorio	Descripción
datasetInput	textarea	No	—
datasetFile	filesubida requerida	No	—
labelColumn	text	Sí	—
strategy	select	No	—
exportFormat	select	No	—
previewRows	number	No	—

Los parámetros de tipo archivo deben subirse primero mediante POST /upload/dataset-imbalance-detector-resampler; el filePath devuelto se pasa luego al campo correspondiente.

Formato de respuesta

Resultado HTML

JSON

{
  "result": "<div>Processed HTML content</div>",
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)",
  "metadata": {
    "key": "value"
  }
}

Integración MCP

Añade esta herramienta a tu servidor Model Context Protocol para que los agentes de IA puedan listarla y llamarla.

Configuración del servidor

Añade este bloque a la configuración de tu cliente MCP:

mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-dataset-imbalance-detector-resampler": {
      "name": "dataset-imbalance-detector-resampler",
      "description": "Detecta desbalance de clases en datasets CSV o JSON, compara estrategias y previsualiza una salida balanceada",
      "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=dataset-imbalance-detector-resampler",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Listar herramientas disponibles

Tras conectar al endpoint SSE, lista las herramientas expuestas:

tools/list

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/list"
}

Llamar a esta herramienta

Invoca la herramienta por su id; los argumentos se construyen a partir de sus parámetros:

tools/call

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "dataset-imbalance-detector-resampler",
    "arguments": {
  "datasetInput": "id,label,amount\n1,normal,20\n2,normal,21\n3,normal,19\n4,normal,22\n5,fraud,300",
  "datasetFile": "https://example.com/file.ext",
  "labelColumn": "label",
  "strategy": "oversample",
  "exportFormat": "json",
  "previewRows": 10
}
  }
}

Encadena varias herramientas en una sesión con una lista toolId separada por comas, p. ej. /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp (máx. 20).

Los parámetros de archivo aceptan únicamente una URL de archivo pública (https://…). No se admiten rutas locales, data: URI ni cadenas Base64.

¿Dudas o problemas? Contacta con [email protected]