Como entusiasta del machine learning y del software abierto, publiqué un paquete en PyPI para ayudar a quienes empiezan en el mundo del aprendizaje automático. El proyecto se llama ml-explain-preprocess y nace con la idea de hacer el preprocesado de datos menos intimidante y más didáctico para principiantes.
Por qué lo desarrollé: el preprocesado de datos puede parecer una caja negra cuando comienzas. Al iniciar en ML me costó entender por qué escalar variables o codificar categorías es importante. Las librerías existentes son potentes pero muchas veces asumen conocimientos previos. ml-explain-preprocess no pretende sustituir herramientas consolidadas como scikit-learn o pandas, sino actuar como una guía que explica cada paso en lenguaje claro y con ejemplos prácticos.
Qué hace: el paquete simplifica tareas comunes de preprocesado pero deja todo transparente. Genera informes explicativos en texto o JSON que detallan qué se hizo y por qué; ofrece consejos prácticos sobre cuándo usar media o mediana para imputar; y puede crear visualizaciones automáticas como histogramas, diagramas de caja y mapas de calor guardados en una carpeta reports para facilitar la comprensión.
Funciones principales: manejo de valores faltantes con imputación por media, mediana o moda; codificación de variables categóricas con one-hot o label encoding; escalado de características mediante min-max, estándar o robusto; detección y tratamiento de outliers con IQR o z-score; selección de características por varianza baja para simplificar el dataset. Además incluye funciones explicativas independientes como explain_fill_missing, explain_encode, explain_scale, explain_outliers, explain_select_features y una función explain_preprocess que ejecuta un pipeline completo y genera el informe.
Ejemplo de uso rápido: en lugar de presentar un bloque de código, el paquete permite aplicar en pocos pasos el llenado de valores faltantes, la codificación de variables categóricas, el escalado de variables numéricas y la generación automática de un informe que describe los cambios y, si se activa la opción visual, guarda las gráficas en la carpeta reports para que puedas ver el antes y el después.
Ejemplo de informe: un reporte típico incluye el nombre del paso, una explicación en lenguaje sencillo, los parámetros usados, el impacto observado en los datos y recomendaciones. Por ejemplo, en el paso de imputación puede indicar cuántos valores se rellenaron, el porcentaje de datos afectados y aconsejar el uso de mediana para datos sesgados.
Por qué comparto esto: publicar en PyPI fue para mí un ejercicio de aprendizaje sobre empaquetado Python, documentación y flujo de trabajo open source. Al abrir el proyecto invito a la comunidad a contribuir, sugerir mejoras o añadir nuevas funcionalidades que lo hagan aún más útil para quienes comienzan.
Sobre Q2BSTUDIO: en Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software que ofrece aplicaciones a medida y soluciones de software a medida para empresas que quieren transformar sus datos en valor. Contamos con especialistas en inteligencia artificial e ia para empresas que pueden complementar herramientas educativas como ml-explain-preprocess con soluciones productivas. Si buscas desarrollar una solución personalizada te invitamos a conocer nuestras opciones de aplicaciones a medida y a explorar nuestros servicios de inteligencia artificial para empresas.
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Recursos y colaboración: el paquete está disponible en PyPI bajo el nombre ml-explain-preprocess y su desarrollo está abierto en GitHub donde acepto issues y pull requests. Si te interesa mejorar la documentación, añadir nuevos métodos de imputación o integrar más visualizaciones, tu contribución será bienvenida.
Contacto y cierre: si deseas que Q2BSTUDIO desarrolle una versión a medida, integrar ml-explain-preprocess en un flujo de trabajo corporativo, o proteger e industrializar soluciones de inteligencia artificial, contáctanos para una consultoría personalizada. Palabras clave que definen nuestro enfoque incluyen aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi.