v1.2.0 Avance-3: Monitoreo y Detección de Data Drift

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model_monitoring.py
Sistema completo de monitoreo de data drift que implementa:

Métricas de Drift:

• Kolmogorov-Smirnov (KS) test para variables numéricas
• Population Stability Index (PSI) para estabilidad de población
• Jensen-Shannon Divergence para similitud de distribuciones
• Chi-cuadrado para variables categóricas

Características:

• Clase DriftCalculator con métodos estadísticos
• Clase DataDriftMonitor para análisis completo
• Sistema de alertas por umbrales (Bajo/Moderado/Alto)
• Generación de reportes en JSON y CSV
• Visualización de drift por feature
• Comparación baseline vs current data

Umbrales configurados:

• PSI < 0.2 (aceptable)
• KS < 0.2 (aceptable)
• JS < 0.15 (aceptable)
• Chi² p-value > 0.05 (aceptable)

app_streamlit.py
Dashboard web interactivo para visualización de drift con:

Componentes Principales:

• Resumen ejecutivo con métricas clave
• Sistema de alertas visual (semáforo: 🟢🟡🔴)
• Gráficos interactivos con Plotly:
  • Distribución de niveles de drift
  • Gauges para métricas promedio (PSI, KS, JS)
  • Top features con mayor drift
  • Comparación de distribuciones (histogramas, boxplots)
• Filtros dinámicos por nivel y tipo de variable
• Análisis detallado por feature individual
• Tabla interactiva con todos los resultados
• Exportación de reportes en CSV
• Recomendaciones automáticas basadas en umbrales

Tecnologías UI:

• Streamlit para la aplicación web
• Plotly para gráficos interactivos
• CSS personalizado para estilo profesional
• Layout responsive de 2-3 columnas
• Tabs para organización de contenido

README.md
Documentación completa del proyecto que incluye:

Secciones:

• Problema de negocio y contexto
• Solución implementada con diagrama de arquitectura
• Descripción detallada del dataset (10,763 registros, 23 variables)
• Hallazgos principales del EDA:
  • Desbalance crítico 95.25% vs 4.75%
  • Variables más predictivas con tests estadísticos
  • Multicolinealidad identificada
  • Perfil de clientes con riesgo
• Pipeline de ML completo:
  • Feature engineering con 4 features derivados
  • Transformaciones por tipo de variable
  • Balanceo con SMOTE
• Resultados de modelos (6 modelos entrenados)
• Sistema de monitoreo con 4 métricas de drift
• Guías de instalación paso a paso
• Instrucciones de uso detalladas
• Estructura del proyecto completa
• Stack tecnológico con badges
• Versionamiento y Git Flow
• Conclusiones, impacto de negocio, recomendaciones

Características:

• Badges profesionales (Python, Scikit-learn, Streamlit, etc.)
• Diagramas ASCII art
• Tablas comparativas formateadas
• Emojis estratégicos para navegación visual
• Links a documentación externa
• Secciones plegables
• Formato Markdown profesional

Actualizaciones

requirements.txt
Agregadas nuevas dependencias:

• streamlit==1.28.0 (dashboard web)
• plotly==5.17.0 (gráficos interactivos)
• scipy (actualizado para tests estadísticos)

Funcionalidad del Sistema

Flujo de Monitoreo:

1. model_monitoring.py analiza drift periódicamente
2. Genera reportes JSON/CSV en data/monitoring/
3. app_streamlit.py lee reportes y visualiza
4. Usuario ve dashboard en http://localhost:8501
5. Sistema genera alertas si drift > umbral
6. Recomendación automática de reentrenamiento

Casos de Uso:

• Monitoreo semanal/mensual de datos en producción
• Detección temprana de cambios poblacionales
• Decisión informada sobre reentrenamiento
• Análisis de estabilidad del modelo
• Comunicación visual con stakeholders

Estructura Generada

data/
└── monitoring/
├── drift_reports/
│ ├── drift_report_YYYYMMDD_HHMMSS.json
│ └── drift_report_YYYYMMDD_HHMMSS.csv
└── baseline_stats.pkl

Testing

model_monitoring.py ejecutado exitosamente
app_streamlit.py abre sin errores
Dashboard renderiza todas las visualizaciones
Filtros funcionan correctamente
Exportación de reportes operativa
Sistema de alertas responde a umbrales

Métricas de Código

• model_monitoring.py: ~500 líneas, 3 clases, 15+ métodos
• app_streamlit.py: ~600 líneas, layout multi-columna, 10+ gráficos
• README.md: ~800 líneas, 15 secciones principales

Próximos Pasos

Con V1.2.0 completado, el sistema está listo para:

1. Deployment en servidor
2. Automatización con cron jobs
3. Integración con CI/CD
4. Alertas por email/Slack
5. API REST para predicciones