dmolinari
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Optimized Build and Deploy / remote-build-and-deploy (push) Successful in 5m17s
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2.5 KiB
Python
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Python
import pandas as pd
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from sklearn.ensemble import IsolationForest
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import joblib
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import os
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import pyodbc
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from datetime import datetime, timedelta
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print("--- INICIANDO SCRIPT DE ENTRENAMIENTO (CONEXIÓN BD) ---")
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# --- 1. Configuración de Conexión y Parámetros ---
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DB_SERVER = 'TECNICA3' # O el nombre de tu instancia, ej: '.\SQLEXPRESS'
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DB_DATABASE = 'SistemaGestion' # El nombre de tu base de datos
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# Para autenticación de Windows, usa la siguiente línea:
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CONNECTION_STRING = f'DRIVER={{ODBC Driver 18 for SQL Server}};SERVER={DB_SERVER};DATABASE={DB_DATABASE};Trusted_Connection=yes;TrustServerCertificate=yes;'
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MODEL_FILE = 'modelo_anomalias.joblib'
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CONTAMINATION_RATE = 0.001 # Tasa de contaminación del 0.013% (ajustable según tus necesidades)
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# --- 2. Carga de Datos desde SQL Server ---
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try:
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print(f"Conectando a la base de datos '{DB_DATABASE}' en '{DB_SERVER}'...")
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cnxn = pyodbc.connect(CONNECTION_STRING)
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# Tomamos el último año de datos para el entrenamiento
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fecha_limite = datetime.now() - timedelta(days=365)
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query = f"""
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SELECT
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Id_Canilla AS id_canilla,
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Fecha AS fecha,
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CantSalida AS cantidad_enviada,
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CantEntrada AS cantidad_devuelta
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FROM
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dist_EntradasSalidasCanillas
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WHERE
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Fecha >= '{fecha_limite.strftime('%Y-%m-%d')}'
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"""
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print("Ejecutando consulta para obtener datos de entrenamiento...")
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df = pd.read_sql(query, cnxn)
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cnxn.close()
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except Exception as e:
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print(f"Error al conectar o consultar la base de datos: {e}")
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exit()
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if df.empty:
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print("No se encontraron datos de entrenamiento en el último año. Saliendo.")
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exit()
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# --- 3. Preparación de Datos (sin cambios) ---
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print(f"Preparando {len(df)} registros para el entrenamiento...")
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df['porcentaje_devolucion'] = (df['cantidad_devuelta'] / (df['cantidad_enviada'] + 0.001)) * 100
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df.fillna(0, inplace=True)
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df['porcentaje_devolucion'] = df['porcentaje_devolucion'].clip(0, 100)
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df['dia_semana'] = df['fecha'].dt.dayofweek
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features = ['id_canilla', 'porcentaje_devolucion', 'dia_semana']
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X = df[features]
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# --- 4. Entrenamiento y Guardado (sin cambios) ---
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print(f"Entrenando el modelo con tasa de contaminación de {CONTAMINATION_RATE}...")
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model = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=CONTAMINATION_RATE, random_state=42)
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model.fit(X)
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joblib.dump(model, MODEL_FILE)
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print(f"--- ENTRENAMIENTO COMPLETADO. Modelo guardado en '{MODEL_FILE}' ---") |