Registro de cambios

Los cambios relevantes del proyecto se documentan aquí. El formato sigue Keep a Changelog y el proyecto usa Versionado Semántico (mientras esté en 0.x, la API puede cambiar entre versiones menores).

Sin publicar

Agregado

Sección Comunidad en el sitio: cómo contribuir, código de conducta y seguridad. El código de conducta ahora está en español.

0.3.0 - 2026-10-06

Agregado

Copia semanal de los datos en el repositorio. Un workflow (datos.yml) descarga el DEIS una vez por semana y publica en la rama datos los totales diarios de todos los establecimientos (diario.parquet), su listado con tipo, región, comuna y servicio de salud (establecimientos.csv) y meta.json. Módulo urgencias_core.data.mirror.
Demo en el sitio (https://nicoveraz.github.io/urg-forecast-core/demo/): buscar un establecimiento público por nombre, comuna, tipo o región y ver su pronóstico, con gráfico interactivo, cifras clave, backtest y el comando para reproducirlo. Los pronósticos se precalculan cada semana (scripts/construir_datos.py).
--fuente repo|deis en demo, buscar y pronosticar.
Sitio de documentación en español en https://nicoveraz.github.io/urg-forecast-core/ (Astro Starlight en sitio/, publicado desde main con .github/workflows/docs.yml). Sus páginas se generan del README, de docs/ y de este registro, así que no hay contenido duplicado. Incluye un ejemplo paso a paso para agregar un modelo y una instrucción lista para pedirle a una IA que extienda la herramienta.
Enlace Documentation en los metadatos de PyPI.

Cambiado

Por defecto los datos se leen de la copia del repositorio, no del DEIS: unos pocos MB en vez de cientos por año, y sin cargar el servidor del DEIS. --fuente deis mantiene la descarga directa.
buscar es instantáneo y filtra también por tipo, comuna, región y servicio de salud.

0.2.0 - 2026-10-06

El alcance se acota a una sola tarea: pronóstico semanal de atenciones de urgencia con datos públicos del DEIS MINSAL, como base para construir encima. Rompe compatibilidad: fija urg-forecast-core<0.2 si dependes de los módulos eliminados.

Agregado

Comando urg-forecast con demo, buscar (código DEIS de un establecimiento), pronosticar (backtest y pronóstico para cualquier establecimiento) y modelos (lista de modelos). Imprime un resumen con tablas ASCII y guarda CSV y figuras en una carpeta por establecimiento.
Horizonte configurable: -H 12, 12s (semanas) o 6m (meses).
Backtest con varias ventanas: tres, tan largas como el horizonte (máximo 26 semanas) y separadas por 8 semanas; se usa el modelo con menor pérdida por cuantil P80 promedio. Los modelos que fallan se omiten y se informan.
Modelos por defecto: SeasonalNaive (referencia), AutoARIMA, Armónico (HarmonicRegression: tendencia + términos de Fourier anuales + ARIMA en los residuos) y MSTL, elegidos a partir de una comparación con datos DEIS en vivo de siete hospitales (docs/seleccion-de-modelos.md, experiments/model_comparison.py).
Modelos extra para experimentar, con -m: TBATS, Theta, Ensamble (MedianEnsemble, mediana por cuantil) y ArmónicoFeriados (feriados chilenos en día hábil como covariable, holidays_per_week). Documentados en docs/modelos.md.
-m/--modelo (repetible): modelos incluidos o uno propio como modulo:Clase importable desde la carpeta actual (pipeline.resolve_models). Los nombres no distinguen mayúsculas ni tildes.
Calibración de intervalos: las bandas del pronóstico se ensanchan según el error del backtest del modelo elegido cuando ahí resultaron estrechas (pipeline.calibration_factors, apply_calibration); --sin-calibrar lo desactiva.
urg-forecast demo descarga los datos DEIS más recientes y usa el snapshot incluido si no hay conexión; el resumen indica la fuente y avisa si los datos tienen más de cuatro semanas.
urgencias_core.pipeline (load_deis, weekly_series, run_forecast, parse_horizon) y urgencias_core.report.
data.deis.facility_code_variants, facilities_in_file, list_facilities y deis_reachable. Los códigos se aceptan como 24-105 o 124105.
HarnessReport.predictions: predicciones de cada modelo en el holdout.
--cache CARPETA en todos los subcomandos y la variable de entorno URG_FORECAST_CACHE para elegir dónde se guardan los ZIP del DEIS (por defecto sigue siendo ./data/external/deis_cache, relativo a la carpeta actual); load_deis suma el argumento cache_dir.
--help por subcomando con ejemplos, un “flujo típico” y los códigos de salida en la ayuda general, y una nota de alcance en cada pantalla de ayuda.

Cambiado

Documentación primero en español: README.md en español y README.en.md como traducción; CONTRIBUTING.md, SECURITY.md, este registro y las plantillas de issues en español.
Una sola instalación, sin extras: statsforecast, httpx, matplotlib y tabulate pasan a ser dependencias base; pydantic ya no se necesita.
El archivo DEIS del año anterior se vuelve a descargar semanalmente hasta marzo, porque el DEIS lo sigue corrigiendo.
AutoARIMA usa por defecto una búsqueda acotada (~1 s en vez de ~20 s por ajuste con estacionalidad de 52 semanas).
Se muestra el nombre más reciente del establecimiento; los años DEIS omitidos generan mensajes breves en español.
--version usa la acción estándar de argparse; las pantallas de ayuda están completamente en español (títulos de sección y -h).
Los README incluyen una referencia de comandos (opciones, caché, códigos de salida) y la sección “Una base, no un producto” con lo que conviene revisar antes de usar un pronóstico.
Estado en PyPI: 3 - Alpha.

Eliminado

Salen de este repositorio:

AutoETS de la comparación por defecto: con periodo de 52 semanas statsforecast descarta su estacionalidad y el pronóstico queda plano.
Carga de datos por atención y serie horaria de ocupación (data.loader, data.timeseries) y el fixture sintético.
Simulación Monte Carlo de censo (simulation).
Dashboard de referencia (server) y su archivo de configuración.
Modelo LightGBM por cuantiles (models.lgb_quantile) y cliente Open-Meteo (features.weather).
Comandos urgencias-demo-synthetic, urgencias-demo-deis y urgencias-server, el paquete demos y la carpeta scripts/.
Extras opcionales (models, viz, server, fetch, all).
Borradores de artículos en paper/ y docs/decisions.md.

0.1.0 - 2026-07-20

Primera versión pública: el pipeline de referencia empaquetado para pip install.

Agregado

Librería base: de atenciones a serie horaria de ocupación (suma acumulada de eventos), variables de calendario chileno, muestreo empírico de estadía, simulación Monte Carlo de ocupación, protocolo Forecaster, modelos seasonal-naive / statsforecast / LightGBM por cuantiles y arnés de evaluación.
Cliente DEIS MINSAL Atenciones de Urgencia con snapshot offline incluido en el paquete.
Servidor de referencia mínimo en FastAPI con gráficos generados en el servidor.
Comandos de consola: urgencias-demo-synthetic, urgencias-demo-deis, urgencias-server.
Extras opcionales: models, viz, server, fetch, all. La instalación base incluye solo pandas/numpy/pyarrow/holidays/pydantic; los módulos que necesitan un extra dan un error que indica cuál instalar.
Marcador py.typed, metadatos de PyPI y datos de demostración incluidos, para que el servidor y los demos funcionen desde el wheel instalado.
CI: lint, tests en Python 3.11/3.12, build + twine check y prueba de instalación base.

Corregido

El fixture por defecto del servidor se resolvía con una ruta relativa al repositorio (parents[3]) que salía de site-packages en un wheel instalado; ahora se resuelve con importlib.resources.
La agregación semanal DEIS (demos.deis._to_weekly) ahora descarta semanas incompletas en ambos extremos de la serie. Una última semana con un día faltante (rezago de reporte) se conservaba y aparecía como una caída falsa al final que contaminaba el backtest.

Cambiado

Formato unificado con ruff format (se dejó black).