# Resumen de Documentación y Ejemplos Creados para MLPY

## 📚 Documentación Sphinx

### Estructura Principal
- `docs/source/conf.py` - Configuración de Sphinx con tema RTD
- `docs/source/index.rst` - Página principal con navegación
- `docs/source/installation.rst` - Guía de instalación detallada
- `docs/source/quickstart.rst` - Tutorial de inicio rápido
- `docs/source/concepts.rst` - Explicación de conceptos principales

### Tutoriales
- `docs/source/tutorials/classification.rst` - Tutorial completo de clasificación

### Archivos de Soporte
- `docs/Makefile` - Para compilar en Linux/Mac
- `docs/make.bat` - Para compilar en Windows
- `docs/requirements.txt` - Dependencias para la documentación

## 📓 Notebooks Jupyter

### 1. Getting Started (`examples/notebooks/01_getting_started.ipynb`)
- Introducción a MLPY
- Conceptos básicos (Task, Learner, Measure, Resampling)
- Ejemplo con dataset Iris
- Comparación de modelos
- Creación de pipelines
- Visualización de resultados

### 2. AutoML Example (`examples/notebooks/02_automl_example.ipynb`)
- Dataset sintético complejo
- Optimización de hiperparámetros
- Feature engineering automático
- Pipelines avanzados
- Paralelización
- Análisis detallado de resultados

## 🐍 Scripts de Ejemplo

### 1. Classification Example (`examples/scripts/classification_example.py`)
- Clasificación con dataset Wine
- Comparación de 6 modelos diferentes
- Benchmark completo
- Visualización de resultados
- Análisis del mejor modelo
- Guardado de gráficos

### 2. Regression Example (`examples/scripts/regression_example.py`)
- Regresión con California Housing
- 9 modelos incluyendo pipelines
- Métricas múltiples (MSE, MAE, R²)
- Rankings y comparaciones
- Feature importance
- Predicciones de ejemplo

## 📄 README Mejorado

### README_NEW.md
- Badges profesionales
- Instalación clara
- Ejemplos de código
- Arquitectura explicada
- Roadmap del proyecto
- Enlaces a documentación

## 🚀 Para Compilar la Documentación

```bash
cd docs
make html  # Linux/Mac
# o
make.bat html  # Windows
```

La documentación se generará en `docs/build/html/`

## 📊 Características de los Ejemplos

### Datasets Utilizados
- **Iris**: Clasificación multiclase simple
- **Wine**: Clasificación multiclase con más features
- **California Housing**: Regresión con features reales
- **Sintéticos**: Para demostrar capacidades avanzadas

### Técnicas Demostradas
- ✅ Creación de tareas
- ✅ Uso de learners nativos y sklearn
- ✅ Cross-validation y otras estrategias
- ✅ Múltiples métricas de evaluación
- ✅ Benchmarking sistemático
- ✅ Pipelines con preprocesamiento
- ✅ Optimización de hiperparámetros
- ✅ Feature engineering automático
- ✅ Paralelización
- ✅ Visualización de resultados
- ✅ Análisis de importancia de features

## 🎯 Próximos Pasos Sugeridos

1. **Publicar en Read the Docs**: Conectar el repositorio
2. **Más Ejemplos**: Time series, clustering, etc.
3. **Videos/GIFs**: Demostración visual
4. **Casos de Uso Reales**: Ejemplos con datasets conocidos
5. **API Reference**: Documentación automática de todas las clases

## 📝 Notas

- La documentación sigue las mejores prácticas de Sphinx
- Los notebooks son ejecutables e interactivos
- Los scripts pueden ejecutarse directamente
- Todo el código incluye comentarios explicativos
- Se usan visualizaciones para facilitar comprensión