Agregando Proyecto Final

proyecto-final/README.md

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+# Clasificador Multiclase — Dry Bean Dataset
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+**Curso:** Fundamentos de Machine Learning  
+**Nombre:** Alejandro Lembke Barrientos | Carné: 12002840  
+**Dataset:** Dry Bean Dataset (UCI ID 602) — 7 clases, 16 features morfológicas, 13,611 instancias  
+**Repo:** https://gitea.p-lao.com/aleleba/Machine_Learning_Aplicado
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+## Objetivo
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+Clasificar automáticamente variedades de frijol seco (BARBUNYA, BOMBAY, CALI, DERMASON, HOROZ, SEKER, SIRA) a partir de 16 medidas morfológicas extraídas de imágenes. El problema replica un sistema de control de calidad agrícola automatizado.
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+Se comparan tres familias de modelos (Random Forest, XGBoost, Red Neuronal) con ≥5 experimentos cada una, y se construye un ensamble por majority voting con bootstrap.
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+## Setup
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+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
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+El dataset se descarga automáticamente desde UCI vía `ucimlrepo` — no requiere ningún archivo local.
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+## Estructura
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+```
+proyecto-final/
+├── dry_bean_classifier.ipynb          # único notebook entregable
+├── outputs/
+│   ├── bitacora_experimentos.csv      # log append de todos los experimentos
+│   └── figures/                       # gráficas de feature importance
+├── src/
+│   └── utils.py                       # metricas(), registrar(), plot_importancia()
+└── requirements.txt
+```
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+## Secciones del Notebook
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+| # | Sección | Descripción |
+|---|---------|-------------|
+| 1 | Setup & Imports | Librerías, `RANDOM_STATE = 42`, `fetch_ucirepo` |
+| 2 | Carga y Exploración | `fetch_ucirepo(id=602)`, distribución de clases, estadísticas |
+| 3 | Preparación de Datos | Split 80/20 estratificado + `StandardScaler` para la NN |
+| 4 | Bitácora — Funciones | `metricas()` y `registrar()` (helpers en `src/utils.py`) |
+| 5 | Experimentos — Random Forest | ≥5 experimentos variando `n_estimators`, `max_depth`, `min_samples_leaf`, `max_features`, `criterion` |
+| 6 | Experimentos — XGBoost | ≥5 experimentos variando `n_estimators`, `max_depth`, `learning_rate`, `subsample`, `colsample_bytree`, `reg_lambda` |
+| 7 | Experimentos — Red Neuronal (Keras) | ≥5 experimentos variando capas, neuronas, `dropout`, `lr`, `batch_size`, `epochs` |
+| 8 | Feature Importance | `mejor_rf` vs `mejor_xgb` — barplots + comparación de rankings |
+| 9 | Ensamble | Majority voting + bootstrap; NN usa features escaladas |
+| 10 | Tabla Comparativa | F1 train/test de los 4 modelos + Δ + diagnóstico |
+| 11 | Conclusiones | Resumen automático basado en resultados reales |
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+## Archivos del Proyecto
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+| Archivo | Descripción |
+|---------|-------------|
+| [dry_bean_classifier.ipynb](dry_bean_classifier.ipynb) | Notebook principal con todo el código |
+| [outputs/bitacora_experimentos.csv](outputs/bitacora_experimentos.csv) | Bitácora de todos los experimentos (append) |
+| [outputs/figures/feature_importance__random_forest.png](outputs/figures/feature_importance__random_forest.png) | Feature importance — Random Forest |
+| [outputs/figures/feature_importance__xgboost.png](outputs/figures/feature_importance__xgboost.png) | Feature importance — XGBoost |
+| [src/utils.py](src/utils.py) | Helpers: `metricas()`, `registrar()`, `plot_importancia()` |
+| [requirements.txt](requirements.txt) | Dependencias del proyecto |
+
+---
+
+## Tabla Comparativa Final
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+| Modelo | F1 train | F1 test | Δ | Diagnóstico |
+|--------|----------|---------|---|-------------|
+| Random Forest | 0.9739 | 0.9280 | 0.0459 | Bien ajustado |
+| XGBoost | 0.9779 | 0.9327 | 0.0452 | Bien ajustado |
+| **Red Neuronal (Keras)** | **0.9565** | **0.9404** | **0.0161** | **Bien ajustado** |
+| Ensamble (majority voting) | 0.9754 | 0.9361 | 0.0393 | Bien ajustado |
+
+**Mejor modelo individual:** Red Neuronal (Keras) con F1 test = **0.9404**
+
+---
+
+## Conclusiones
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+1. **Mejor modelo:** La Red Neuronal (Keras + StandardScaler) obtuvo el mayor F1 en test (0.9404), superando a XGBoost (0.9327) y Random Forest (0.9280).
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+2. **Ensamble:** El majority voting con bootstrap obtuvo F1 test = 0.9361, sin superar al mejor modelo individual (Δ = 0.0043). Los tres modelos votaron de forma coherente en la mayoría de casos.
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+3. **Diagnóstico:** Los cuatro modelos quedaron bien ajustados. La NN tuvo el menor Δ (0.0161), lo que indica muy buena generalización sin overfitting.
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+4. **Feature Importance:** ShapeFactor3 fue la feature más importante para RF y XGBoost. ShapeFactor4, Solidity y Extent coincidieron como las menos relevantes. Mayor discrepancia en Perimeter (RF rank 2 vs XGB rank 9).
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+5. **Aprendizaje clave:** La Red Neuronal (Keras) con `StandardScaler` superó a los modelos basados en árboles cuando las features están correctamente escaladas. El escalado es crítico para el desempeño de redes neuronales con datos de magnitudes muy distintas.