ML para Principiantes: Preprocesado y Reportes de Transformaciones
Resumen En este artículo reescrito y traducido explicamos cómo crear, empaquetar y publicar un paquete de preprocesado para aprendizaje automático en PyPI orientado a principiantes, así como buenas prácticas para documentar y generar reportes de las transformaciones aplicadas a los datos.
Por qué un paquete de preprocesado Un paquete modular de preprocesado facilita la reproducibilidad, el mantenimiento y la colaboración. Permite estandarizar pasos comunes como limpieza, imputación, escalado y codificación, y compartirlos con otros equipos o proyectos mediante PyPI.
Pasos principales para publicar en PyPI 1 Elegir estructura de proyecto y usar pyproject.toml o setup.py 2 Escribir documentación clara y ejemplos reproducibles 3 Añadir pruebas unitarias para transformaciones críticas 4 Versionado semántico para controlar cambios 5 Empaquetar usando build y generar distribuciones wheel 6 Publicar con twine en PyPI y utilizar repositorios de testing antes 7 Configurar CI para pruebas automatizadas y despliegue continuo.
Ejemplos de transformaciones útiles Imputación de valores faltantes con estrategias basadas en columnas Escalado robusto o normalización Codificación ordinal o one hot para variables categóricas Detección y tratamiento de outliers Transformaciones basadas en fecha y extracción de características personalizadas Cada transformación debe ser testeable y parametrizable para facilitar integraciones en pipelines.
Reportes de transformaciones Generar reportes ayuda a auditar cambios en los datos y a comunicar el impacto de las transformaciones a stakeholders. Un reporte puede incluir métricas antes y después como medias, desviación estándar, distribuciones, porcentaje de valores imputados y ejemplos de filas transformadas. Formatos recomendados JSON para trazabilidad y HTML para presentación interactiva con gráficos. Integrar generación de reportes en el pipeline facilita la observabilidad y el cumplimiento.
Buenas prácticas y consideraciones Mantener trazabilidad de versiones de transformaciones Registrar parámetros utilizados y semilla aleatoria Asegurar que las transformaciones sean idempotentes y serializables Proporcionar ejemplos concretos en el README y notebooks reproducibles Embeber pruebas de rendimiento para evitar cuellos de botella en producción.
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Conclusión Publicar un paquete de preprocesado en PyPI es un paso excelente para profesionalizar tus pipelines de ML y compartir buenas prácticas. Con la documentación adecuada, pruebas y reportes de transformaciones puedes aumentar la confianza en los datos y facilitar la colaboración entre equipos. Si quieres llevar tu proyecto al siguiente nivel Q2BSTUDIO puede acompañarte desde el diseño hasta el despliegue y la protección de tus soluciones.