Gestion de Modelos

Gestiona tus modelos entrenados: listalos, inspecciona la importancia de features, revisa metricas y administra tu licencia ML.

Listar todos los modelos

dataspoc-lens ml models

Muestra cada modelo entrenado en tu bucket con su columna objetivo, fecha de entrenamiento y metrica principal:

Model                    Target    Trained       AUC
churned_activity         churned   2026-04-10    0.91
ltv_customers            ltv       2026-04-08    0.87
fraud_transactions       is_fraud  2026-03-22    0.95

Explicar un modelo

dataspoc-lens ml explain --model <model>

Muestra la importancia de features, metricas de evaluacion y detalles de entrenamiento para un modelo especifico:

Model: churned_activity
Target: churned
Algorithm: GradientBoosting
Trained: 2026-04-10 14:32:00
Rows: 45,231

Metrics:
  AUC:       0.91
  Accuracy:  0.88
  Precision: 0.84
  Recall:    0.79

Top features:
  1. days_since_last_login    (0.23)
  2. total_sessions_30d       (0.18)
  3. support_tickets_open     (0.14)
  4. plan_type                (0.11)
  5. months_as_customer       (0.09)

Estado de la licencia

dataspoc-lens ml status

Muestra si ML esta activado, el nivel de licencia y la fecha de expiracion.

Activar ML

dataspoc-lens ml activate <key>

Activa DataSpoc ML con una clave de licencia. Contacta a ml@dataspoc.com para obtener una clave.

Artefactos del modelo en el bucket

Cada modelo entrenado produce tres archivos almacenados en bucket/ml/models/<model>/:

Archivo	Descripcion
model.pkl	Modelo entrenado serializado
features.json	Definiciones de features, transformaciones y mapeos de tipos de columna usados durante el entrenamiento
metrics.json	Metricas de evaluacion (accuracy, AUC, RMSE, precision, recall, etc.)

Estos artefactos son leidos por ml predict para puntuar datos nuevos y por ml explain para mostrar detalles del modelo.