semvec/pypi-packages huggingface dataset:
crispdm-modeling 0.1.0
LSTM modeling helpers for the CRISP-DM Modeling stage.
Requires Python: >=3.10
Keywords: crisp-dm, modeling, lstm

# CRISP-DM – Modeling

Abstracciones para construir, entrenar y evaluar el modelo
LSTM usado en la etapa de **Modeling**.

- `build_lstm_model` crea la arquitectura base.
- `train_lstm_model` incluye *callbacks* (early stopping y checkpoints).
- `evaluate_lstm_model` resume el desempeño del modelo entrenado.

Instala localmente con:

```bash
pip install -e packages/modeling
```
crispdm-deployment 0.1.0
Inference helpers and preprocessing for the CRISP-DM Deployment stage.
Requires Python: >=3.10
Keywords: crisp-dm, deployment, inference

# CRISP-DM – Deployment

Herramientas para servir el modelo:

- Carga de artefactos de entrenamiento (`load_artifacts`).
- Preprocesamiento para inferencia (`preprocess_for_inference`).
- Construcción del `DataFrame` con predicciones.

Instala localmente con:

```bash
pip install -e packages/deployment
```
crispdm-evaluating 0.1.0
Business-focused evaluation logic for the CRISP-DM Evaluation stage.
Requires Python: >=3.10
Keywords: crisp-dm, evaluation, monitoring

# CRISP-DM – Evaluation

Conjunto de utilidades para la etapa de **Evaluation**:

- Carga del modelo entrenado y datos de validación.
- Métricas tradicionales (RMSE, MAE) y métricas por grupo (R, C).
- Reglas de decisión para criterios de negocio y sesgos.

Instala localmente con:

```bash
pip install -e packages/evaluating
```
crispdm-data-understanding 0.1.0
Exploratory analysis helpers and Streamlit app for the CRISP-DM Data Understanding stage.
Requires Python: >=3.10
Keywords: crisp-dm, eda, streamlit

# CRISP-DM – Data Understanding

Funciones de análisis exploratorio (EDA) y una app de Streamlit
para revisar el dataset de entrenamiento.

Incluye:

- `dataset_overview`, `missing_values_summary`, `correlation_heatmap`, etc.
- `app.py` que construye la interfaz interactiva (`pip install .[app]`).

Instalación local:

```bash
pip install -e packages/data_understanding
```

Para correr la app (modo desarrollo):

```bash
pip install -e packages/data_understanding[app]
python -m streamlit run data_understanding_app.py
```
crispdm-data-preparation 0.1.0
CRISP-DM data preparation utilities for the ventilator pressure project.
Requires Python: >=3.10
Keywords: crisp-dm, data-preparation, ventilator

# CRISP-DM – Data Preparation

Utilidades reutilizables para la etapa de **Data Preparation** del flujo
CRISP-DM para _Ventilator Pressure Prediction_. El paquete expone
funciones para:

- Optimizar memoria del `DataFrame` original.
- Construir todas las _feature engineering_ requeridas.
- Generar `X`, `y`, escaladores y lista de *features* para modelos LSTM.

Instala el paquete (localmente) con:

```bash
pip install -e packages/data_preparation
```

Luego puedes importar las funciones mediante:

```python
from crispdm_data_preparation import get_preprocessed_dataframe
```