MLOps_CreditScore/dashboard

📊 Dashboard del Proyecto (dashboard)¡Bienvenido(a) a la carpeta dashboard del proyecto IntelligentCreditScoringPipeline! 🚀 Esta carpeta contiene los archivos necesarios para crear y ejecutar un panel interactivo que permite visualizar y analizar los resultados del modelo de puntuación crediticia, así como interactuar con los datos procesados.

🎯 ¿Para qué sirve la carpeta dashboard?

La carpeta dashboard es el lugar donde se encuentra el código para generar una interfaz visual que muestra:

• Resultados del modelo: Métricas de rendimiento, como precisión o recall, y gráficos como matrices de confusión.
• Datos procesados: Visualizaciones de los datos después de ser limpiados y transformados.
• Interacción: Herramientas para que los usuarios exploren los datos o hagan predicciones con el modelo.

Esta interfaz es útil para que cualquier persona, desde analistas hasta gerentes, pueda entender el desempeño del modelo sin necesidad de conocimientos técnicos profundos.

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📑 Estructura y Contenido

La carpeta dashboard está organizada con archivos clave para construir el panel. Aquí te explicamos cada componente:

📄 Archivos Principales

main_dashboard.py (8.5 KB, actualizado el 18/04/2025)Qué hace: Es el archivo principal que ejecuta el panel interactivo. Configura y muestra la interfaz gráfica con gráficos, tablas y opciones para interactuar con los datos y el modelo.Qué contiene:

• Código para cargar datos procesados (por ejemplo, desde data/processed/X_train.csv).
• Visualizaciones de métricas del modelo (por ejemplo, gráficos de barras para precisión o curvas ROC).
• Controles interactivos, como menús para seleccionar modelos o filtros para los datos.

Ejemplo: Al ejecutar este archivo, se abre un panel en el navegador donde puedes ver los resultados del modelo y explorar los datos.

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preprocess_adapter.py (5.9 KB, actualizado el 18/04/2025)Qué hace: Prepara los datos para que sean compatibles con el panel. Convierte los datos procesados en un formato que el panel pueda usar fácilmente.Qué contiene:

• Funciones para cargar y ajustar datos desde archivos procesados.
• Transformaciones adicionales, como normalizar datos o convertir formatos para las visualizaciones.

Ejemplo: Este archivo asegura que los datos de entrada sean correctos antes de mostrarlos en el panel.

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📂 Subcarpeta: __pycache__

preprocess_adapter.cpython-312.pyc (5.2 KB, actualizado el 18/04/2025)Qué hace: Es un archivo generado automáticamente por Python cuando se ejecuta preprocess_adapter.py. Contiene el código compilado para que el programa sea más rápido.Nota: No necesitas modificarlo ni usarlo directamente; Python lo crea y lo usa solo.

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🛠️ Cómo Usar Esta Carpeta

• Ver los archivos: Abre main_dashboard.py y preprocess_adapter.py en un editor de texto para entender cómo funcionan.
• Ejecutar el panel:Corre main_dashboard.py con Python:

  python dashboard/main_dashboard.py
  

  Esto abrirá el panel en tu navegador.
• Explorar: Usa la interfaz para ver métricas, gráficos y datos procesados.
• Modificar: Ajusta el código en main_dashboard.py si quieres cambiar las visualizaciones o agregar funciones.

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⚠️ Notas Importantes

• Dependencias: Asegúrate de tener instaladas las librerías necesarias, como streamlit o plotly, que suelen usarse para paneles (revisa requirements.txt).
• Datos: El panel necesita que los datos procesados (como X_train.csv) estén en las rutas correctas.
• No modifiques __pycache__: Esta carpeta se genera automáticamente y no debe editarse.
• Tamaño: main_dashboard.py es más grande (8.5 KB) porque incluye la lógica del panel. Revísalo si el panel no carga correctamente.

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