Referencia de la API

Esta sección contiene la documentación completa de todas las clases, funciones y módulos del sistema.

Módulos del Sistema:

Índice de Módulos

Módulo Principal

Módulos de Datos

Módulos de Análisis

Módulos de Modelado

Módulo Educativo

Índice de Clases

Índice de Funciones

Funciones de Generación de Datos

generar_datos.generar_datos_credito_realista(n_registros: int = 10000, semilla: int = 42, exportar_csv: bool = True, exportar_metadata: bool = True) → DataFrame[fuente]

Función principal para generar datos de crédito hipotecario REALISTAS

Parámetros:

n_registros – Número de registros a generar (default: 10000)
semilla – Semilla aleatoria para reproducibilidad (default: 42)
exportar_csv – Si True, exporta a CSV (default: True)
exportar_metadata – Si True, exporta metadata JSON (default: True)

Devuelve:

DataFrame con los datos generados

Ejemplo de uso:

>>> df = generar_datos_credito_realista(n_registros=5000, semilla=42)

Funciones de Renderizado

data_processor.render_data_processor_module()[fuente]: Función principal para renderizar el módulo de procesamiento

univariate_analysis.render_univariate_module()[fuente]: Función principal para renderizar el módulo univariado

bivariate_analysis.render_bivariate_module()[fuente]: Función principal para renderizar el módulo bivariado

feature_engineering.render_feature_engineering_module()[fuente]: Función principal para renderizar el módulo de ingeniería

clustering.render_clustering_module()[fuente]: Función principal para renderizar el módulo de clustering

rbm_model.render_rbm_module()[fuente]: Renderiza el módulo completo de RBM en Streamlit

supervised_models.render_supervised_models_module()[fuente]: Función principal para renderizar el módulo de modelos supervisados

prediction.render_prediction_module()[fuente]: Función principal para renderizar el módulo de predicción

educational_rag.render_educational_rag_module()[fuente]: Renderiza la interfaz del módulo RAG educativo

retraining.render_retraining_module()[fuente]: Renderiza el módulo de re-entrenamiento

Funciones de Visualización

rbm_model.create_rbm_visualizations(rbm: RestrictedBoltzmannMachine, X_original: ndarray, feature_names: List[str] = None) → Dict[fuente]

Crea visualizaciones de diagnóstico para la RBM

Parámetros:

rbm – Modelo RBM entrenado
X_original – Datos originales
feature_names – Nombres de las características

Devuelve:

Diccionario con figuras de Plotly