Skip to content

masterplan.md

Latest commit

 

History

History
128 lines (86 loc) · 4.04 KB

masterplan.md

File metadata and controls

128 lines (86 loc) · 4.04 KB

GOrupture plan

📂 Análisis de la estructura de ruptures

Analisis de Módulos en ruptures:

Módulo / Carpeta Propósito
base.py Define interfaces y clases abstractas (BaseCost, BaseEstimator)
cost Funciones de costo como L1, L2, RBF...
detection Algoritmos como Pelt, Binseg, BottomUp, etc.
datasets Utilidades para generar señales de prueba.
metrics Evaluación (ej. precisión de detección).
show Renderizado (matplotlib, etc).
exceptions.py Excepciones custom.
utils Funciones auxiliares como sanity_check
__init__.py Organiza qué se expone como API pública.

📌 Objetivo: Organizar Reimplementación

Si empezamos desde las técnicas de detección (detection) como paquetes separados podremos tener unidades independientes que prueben conceptos concretos, Detectar dependencias comunes (como BaseCost, sanity_check, etc.) y Modularizar de abajo hacia arriba.

✅ Estructura para Go

Estructura propuesta en Go, inspirada en la modularidad de ruptures:

rupture/
├── cmd/                  # CLI para probar, correr, exportar resultados
├── core/
│   ├── base/             # Interfaces clave: CostFunction, Estimator
│   ├── cmdutils/         # 
│   ├── cost/             # Costos L1, L2, RBF... testables de forma independiente
│   ├── datasets/         # Simulación de señales (¡útil para tests!)
│   ├── detection/        # Algoritmos separados por carpeta = 💯
│   └── exceptions/       # `ErrInvalidSegment`, `ErrIncompatibleCost`, etc.
│   └── kernels/          # Base para libreria autonoma: pykernels port
│   └── linalg/           # utilerias de Gonum / Algebra lineal : shotcuts, envoltorios
│   └── stat/             # utilerias de Gonum / Stats: shotcuts, envoltorio + scypy portss
│   ├── metrics/          # Precision, coverage, F1, etc.
│   ├── types/            # 
│   ├── utils/            # Funciones como `SanityCheck()`, padding, slicing...
├── docs/                 # Herramientas para generacion de documentacion / RAG
├── go.mod                # Manejo de dependencias limpio
├── README.md             # Main page
├── license               # LICENSE
├── plan.md               # Roadmap de implementación, dependencias, etc.
└── logbook.md            # Registro de decisiones, experimentos o insights

🚀 Plan de acción

🧱 Fase 1: Fundamentos

  1. base/

    • CostFunction interface
    • Estimator interface

  2. exceptions/

    • Definir errores como ErrNotEnoughPoints, ErrBadSegmentationParams

  3. utils/

    • SanityCheck(...)
    • Otras funciones comunes

⚙️ Fase 2: Cost Functions

  1. cost/l2.go
  2. cost/l1.go
  3. cost/rbf.go
  4. cost/factory.go

Con cada uno implementando .Fit(signal) y .Error(start, end)

🔍 Fase 3: Algoritmos de Detección

  1. detection/pelt/

    • Implementar Pelt

  2. detection/binseg/

  3. detection/dynp/

  4. detection/window/

(Con cada uno implementando Estimator)

📊 Fase 4: Métricas

  1. metrics/
  • Precision
  • Hausdorff
  • Coverage

🧪 Fase 5: Datasets y pruebas

  1. datasets/
  • pw_constant, pw_linear, etc.
  1. Pruebas: comparar contra salidas de ruptures en Python

✅ Enfoque

  1. Estructura tipica en Go, modular y mantenible.
  2. Comenzar por fundamentos (base, cost), luego algoritmos (detection).
  3. Pruebas paralelas contra Python (ruptures) para validar equivalencia.