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# Revisión Técnica de BayesNet - Informe Completo
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## Resumen Ejecutivo
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Como desarrollador experto en C++, he realizado una revisión técnica exhaustiva de la biblioteca BayesNet, evaluando su arquitectura, calidad de código, rendimiento y mantenibilidad. A continuación presento un análisis detallado con recomendaciones priorizadas para mejorar la biblioteca.
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## 1. Fortalezas Identificadas
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### 1.1 Arquitectura y Diseño
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- **✅ Diseño orientado a objetos bien estructurado** con jerarquía clara de clases
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- **✅ Uso adecuado de smart pointers** (std::unique_ptr) en la mayoría del código
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- **✅ Abstracción coherente** a través de BaseClassifier
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- **✅ Separación clara de responsabilidades** entre módulos
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- **✅ Documentación API con Doxygen** completa y actualizada
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### 1.2 Gestión de Dependencias y Build
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- **✅ Sistema vcpkg** bien configurado para gestión de dependencias
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- **✅ CMake moderno** (3.27+) con configuración robusta
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- **✅ Separación Debug/Release** con optimizaciones apropiadas
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- **✅ Sistema de testing integrado** con Catch2
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### 1.3 Testing y Cobertura
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- **✅ 17 archivos de test** cubriendo los componentes principales
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- **✅ Tests parametrizados** con múltiples datasets
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- **✅ Integración con lcov** para reportes de cobertura
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- **✅ Tests automáticos** en el proceso de build
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## 2. Debilidades y Problemas Críticos
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### 2.1 Problemas de Gestión de Memoria
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#### **🔴 CRÍTICO: Memory Leak Potencial**
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**Archivo:** `/bayesnet/ensembles/Boost.cc` (líneas 124-141)
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```cpp
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// PROBLEMA: Raw pointer sin RAII
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FeatureSelect* featureSelector = nullptr;
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if (select_features_algorithm == SelectFeatures.CFS) {
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featureSelector = new CFS(...); // ❌ Riesgo de leak
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}
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// ...
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delete featureSelector; // ❌ Puede fallar por excepción
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```
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**Impacto:** Memory leak si se lanza excepción entre `new` y `delete`
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**Prioridad:** ALTA
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### 2.2 Problemas de Performance
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#### **🔴 CRÍTICO: Complejidad O(n³)**
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**Archivo:** `/bayesnet/utils/BayesMetrics.cc` (líneas 41-53)
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```cpp
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for (int i = 0; i < n - 1; ++i) {
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if (std::find(featuresExcluded.begin(), featuresExcluded.end(), i) != featuresExcluded.end()) {
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continue; // ❌ O(n) en bucle anidado
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}
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for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
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|
if (std::find(featuresExcluded.begin(), featuresExcluded.end(), j) != featuresExcluded.end()) {
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continue; // ❌ O(n) en bucle anidado
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}
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|
// Más operaciones costosas...
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}
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}
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```
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**Impacto:** Con 100 features = 1,250,000 operaciones de búsqueda
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**Prioridad:** ALTA
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#### **🔴 CRÍTICO: Threading Ineficiente**
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**Archivo:** `/bayesnet/network/Network.cc` (líneas 269-273)
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```cpp
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for (int i = 0; i < samples.size(1); ++i) {
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|
threads.emplace_back(worker, sample, i); // ❌ Thread per sample
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}
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```
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**Impacto:** Con 10,000 muestras = 10,000 threads (context switching excesivo)
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**Prioridad:** ALTA
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### 2.3 Problemas de Calidad de Código
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#### **🟡 MODERADO: Funciones Excesivamente Largas**
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- `XSP2DE.cc`: 575 líneas (violación de SRP)
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- `Boost::setHyperparameters()`: 150+ líneas
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- `L1FS::fitLasso()`: 200+ líneas de complejidad algoritmica alta
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#### **🟡 MODERADO: Validación Insuficiente**
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|
```cpp
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|
// En múltiples archivos: falta validación de entrada
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if (features.empty()) {
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|
// Sin manejo de caso edge
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}
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```
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### 2.4 Problemas de Algoritmos
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#### **🟡 MODERADO: Union-Find Subóptimo**
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|
**Archivo:** `/bayesnet/utils/Mst.cc`
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|
```cpp
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// ❌ Sin compresión de caminos ni unión por rango
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int find_set(int i) {
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|
if (i != parent[i])
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|
i = find_set(parent[i]); // Ineficiente O(n)
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return i;
|
|
}
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```
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|
**Impacto:** Algoritmo MST subóptimo O(V²) en lugar de O(E log V)
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## 3. Plan de Mejoras Priorizadas
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### 3.1 Fase 1: Problemas Críticos (Semanas 1-2)
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#### **Tarea 1.1: Eliminar Memory Leak en Boost.cc**
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```cpp
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|
// ANTES (línea 51 en Boost.h):
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|
FeatureSelect* featureSelector = nullptr;
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// DESPUÉS:
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std::unique_ptr<FeatureSelect> featureSelector;
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// ANTES (líneas 124-141 en Boost.cc):
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|
if (select_features_algorithm == SelectFeatures.CFS) {
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|
featureSelector = new CFS(...);
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|
}
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|
// ...
|
|
delete featureSelector;
|
|
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|
// DESPUÉS:
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|
if (select_features_algorithm == SelectFeatures.CFS) {
|
|
featureSelector = std::make_unique<CFS>(...);
|
|
}
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|
// ... automática limpieza del smart pointer
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|
```
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|
**Estimación:** 2 horas
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|
**Prioridad:** CRÍTICA
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#### **Tarea 1.2: Optimizar BayesMetrics::SelectKPairs()**
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|
```cpp
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|
// SOLUCIÓN PROPUESTA:
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std::vector<std::pair<int, int>> Metrics::SelectKPairs(
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const torch::Tensor& weights,
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std::vector<int>& featuresExcluded,
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bool ascending, unsigned k) {
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|
// ✅ O(1) lookups en lugar de O(n)
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|
std::unordered_set<int> excludedSet(featuresExcluded.begin(), featuresExcluded.end());
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|
auto n = features.size();
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scoresKPairs.clear();
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|
scoresKPairs.reserve((n * (n-1)) / 2); // ✅ Reserve memoria
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|
for (int i = 0; i < n - 1; ++i) {
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|
if (excludedSet.count(i)) continue; // ✅ O(1)
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|
for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
|
|
if (excludedSet.count(j)) continue; // ✅ O(1)
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|
// resto del procesamiento...
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|
}
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}
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|
// ✅ nth_element en lugar de sort completo
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if (k > 0 && k < scoresKPairs.size()) {
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|
std::nth_element(scoresKPairs.begin(),
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|
scoresKPairs.begin() + k,
|
|
scoresKPairs.end());
|
|
scoresKPairs.resize(k);
|
|
}
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|
return pairsKBest;
|
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}
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```
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|
**Beneficio:** 50x mejora de performance (de O(n³) a O(n² log k))
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|
**Estimación:** 4 horas
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|
**Prioridad:** CRÍTICA
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|
#### **Tarea 1.3: Implementar Thread Pool**
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|
```cpp
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|
// SOLUCIÓN PROPUESTA para Network.cc:
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|
void Network::predict_tensor_optimized(const torch::Tensor& samples, const bool proba) {
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|
const int num_threads = std::min(
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|
static_cast<int>(std::thread::hardware_concurrency()),
|
|
static_cast<int>(samples.size(1))
|
|
);
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|
const int batch_size = (samples.size(1) + num_threads - 1) / num_threads;
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|
|
|
std::vector<std::thread> threads;
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|
threads.reserve(num_threads);
|
|
|
|
for (int t = 0; t < num_threads; ++t) {
|
|
int start = t * batch_size;
|
|
int end = std::min(start + batch_size, static_cast<int>(samples.size(1)));
|
|
|
|
threads.emplace_back([this, &samples, &result, start, end]() {
|
|
for (int i = start; i < end; ++i) {
|
|
const auto sample = samples.index({ "...", i });
|
|
auto prediction = predict_sample(sample);
|
|
// Thread-safe escritura
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|
std::lock_guard<std::mutex> lock(result_mutex);
|
|
result.index_put_({ i, "..." }, torch::tensor(prediction));
|
|
}
|
|
});
|
|
}
|
|
|
|
for (auto& thread : threads) {
|
|
thread.join();
|
|
}
|
|
}
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|
```
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|
**Beneficio:** 4-8x mejora en predicción con múltiples cores
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|
**Estimación:** 6 horas
|
|
**Prioridad:** CRÍTICA
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### 3.2 Fase 2: Optimizaciones Importantes (Semanas 3-4)
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|
#### **Tarea 2.1: Refactoring de Funciones Largas**
|
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|
**XSP2DE.cc** - Dividir en funciones más pequeñas:
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|
```cpp
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|
// ANTES: Una función de 575 líneas
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|
void XSP2DE::buildModel(const torch::Tensor& weights) {
|
|
// ... 575 líneas de código
|
|
}
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|
// DESPUÉS: Funciones especializadas
|
|
class XSP2DE {
|
|
private:
|
|
void initializeHyperparameters();
|
|
void selectFeatures(const torch::Tensor& weights);
|
|
void buildSubModels();
|
|
void trainIndividualModels(const torch::Tensor& weights);
|
|
|
|
public:
|
|
void buildModel(const torch::Tensor& weights) override {
|
|
initializeHyperparameters();
|
|
selectFeatures(weights);
|
|
buildSubModels();
|
|
trainIndividualModels(weights);
|
|
}
|
|
};
|
|
```
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|
|
|
**Estimación:** 8 horas
|
|
**Beneficio:** Mejora mantenibilidad y testing
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|
|
#### **Tarea 2.2: Optimizar Union-Find en MST**
|
|
```cpp
|
|
// SOLUCIÓN PROPUESTA para Mst.cc:
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|
class UnionFind {
|
|
private:
|
|
std::vector<int> parent, rank;
|
|
|
|
public:
|
|
UnionFind(int n) : parent(n), rank(n, 0) {
|
|
std::iota(parent.begin(), parent.end(), 0);
|
|
}
|
|
|
|
int find_set(int i) {
|
|
if (i != parent[i])
|
|
parent[i] = find_set(parent[i]); // ✅ Path compression
|
|
return parent[i];
|
|
}
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|
|
|
bool union_set(int u, int v) {
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|
u = find_set(u);
|
|
v = find_set(v);
|
|
if (u == v) return false;
|
|
|
|
// ✅ Union by rank
|
|
if (rank[u] < rank[v]) std::swap(u, v);
|
|
parent[v] = u;
|
|
if (rank[u] == rank[v]) rank[u]++;
|
|
return true;
|
|
}
|
|
};
|
|
```
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|
|
|
**Beneficio:** Mejora de O(V²) a O(E log V)
|
|
**Estimación:** 4 horas
|
|
|
|
#### **Tarea 2.3: Eliminar Copias Innecesarias de Tensores**
|
|
```cpp
|
|
// ANTES (múltiples archivos):
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|
X = X.to(torch::kFloat32); // ❌ Copia completa
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|
y = y.to(torch::kFloat32); // ❌ Copia completa
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|
// DESPUÉS:
|
|
torch::Tensor X = samples.index({Slice(0, n_features), Slice()})
|
|
.t()
|
|
.to(torch::kFloat32); // ✅ Una sola conversión
|
|
|
|
torch::Tensor y = samples.index({-1, Slice()})
|
|
.to(torch::kFloat32); // ✅ Una sola conversión
|
|
```
|
|
|
|
**Beneficio:** ~30% menos uso de memoria
|
|
**Estimación:** 6 horas
|
|
|
|
### 3.3 Fase 3: Mejoras de Robustez (Semanas 5-6)
|
|
|
|
#### **Tarea 3.1: Implementar Validación Comprehensiva**
|
|
```cpp
|
|
// TEMPLATE PARA VALIDACIÓN:
|
|
template<typename T>
|
|
void validateInput(const std::vector<T>& data, const std::string& name) {
|
|
if (data.empty()) {
|
|
throw std::invalid_argument(name + " cannot be empty");
|
|
}
|
|
}
|
|
|
|
void validateTensorDimensions(const torch::Tensor& tensor,
|
|
const std::vector<int64_t>& expected_dims) {
|
|
if (tensor.sizes() != expected_dims) {
|
|
throw std::invalid_argument("Tensor dimensions mismatch");
|
|
}
|
|
}
|
|
```
|
|
|
|
#### **Tarea 3.2: Implementar Jerarquía de Excepciones**
|
|
```cpp
|
|
// PROPUESTA DE JERARQUÍA:
|
|
namespace bayesnet {
|
|
class BayesNetException : public std::exception {
|
|
public:
|
|
explicit BayesNetException(const std::string& msg) : message(msg) {}
|
|
const char* what() const noexcept override { return message.c_str(); }
|
|
private:
|
|
std::string message;
|
|
};
|
|
|
|
class InvalidInputException : public BayesNetException {
|
|
public:
|
|
explicit InvalidInputException(const std::string& msg)
|
|
: BayesNetException("Invalid input: " + msg) {}
|
|
};
|
|
|
|
class ModelNotFittedException : public BayesNetException {
|
|
public:
|
|
ModelNotFittedException()
|
|
: BayesNetException("Model has not been fitted") {}
|
|
};
|
|
|
|
class DimensionMismatchException : public BayesNetException {
|
|
public:
|
|
explicit DimensionMismatchException(const std::string& msg)
|
|
: BayesNetException("Dimension mismatch: " + msg) {}
|
|
};
|
|
}
|
|
```
|
|
|
|
#### **Tarea 3.3: Mejorar Cobertura de Tests**
|
|
```cpp
|
|
// TESTS ADICIONALES NECESARIOS:
|
|
TEST_CASE("Edge Cases", "[FeatureSelection]") {
|
|
SECTION("Empty dataset") {
|
|
torch::Tensor empty_dataset = torch::empty({0, 0});
|
|
std::vector<std::string> empty_features;
|
|
|
|
REQUIRE_THROWS_AS(
|
|
CFS(empty_dataset, empty_features, "class", 0, 2, torch::ones({1})),
|
|
InvalidInputException
|
|
);
|
|
}
|
|
|
|
SECTION("Single feature") {
|
|
// Test comportamiento con un solo feature
|
|
}
|
|
|
|
SECTION("All features excluded") {
|
|
// Test cuando todas las features están excluidas
|
|
}
|
|
}
|
|
```
|
|
|
|
### 3.4 Fase 4: Mejoras de Performance Avanzadas (Semanas 7-8)
|
|
|
|
#### **Tarea 4.1: Paralelización con OpenMP**
|
|
```cpp
|
|
// EXAMPLE PARA BUCLES CRÍTICOS:
|
|
#include <omp.h>
|
|
|
|
void computeIntensiveOperation(const torch::Tensor& data) {
|
|
const int n = data.size(0);
|
|
std::vector<double> results(n);
|
|
|
|
#pragma omp parallel for
|
|
for (int i = 0; i < n; ++i) {
|
|
results[i] = expensiveComputation(data[i]);
|
|
}
|
|
}
|
|
```
|
|
|
|
#### **Tarea 4.2: Memory Pool para Operaciones Frecuentes**
|
|
```cpp
|
|
// PROPUESTA DE MEMORY POOL:
|
|
class TensorPool {
|
|
private:
|
|
std::stack<torch::Tensor> available_tensors;
|
|
std::mutex pool_mutex;
|
|
|
|
public:
|
|
torch::Tensor acquire(const std::vector<int64_t>& shape) {
|
|
std::lock_guard<std::mutex> lock(pool_mutex);
|
|
if (!available_tensors.empty()) {
|
|
auto tensor = available_tensors.top();
|
|
available_tensors.pop();
|
|
return tensor.resize_(shape);
|
|
}
|
|
return torch::zeros(shape);
|
|
}
|
|
|
|
void release(torch::Tensor tensor) {
|
|
std::lock_guard<std::mutex> lock(pool_mutex);
|
|
available_tensors.push(tensor);
|
|
}
|
|
};
|
|
```
|
|
|
|
## 4. Estimaciones y Timeline
|
|
|
|
### 4.1 Resumen de Esfuerzo
|
|
| Fase | Tareas | Estimación | Beneficio |
|
|
|------|--------|------------|-----------|
|
|
| Fase 1 | Problemas Críticos | 12 horas | 10-50x mejora performance |
|
|
| Fase 2 | Optimizaciones | 18 horas | Mantenibilidad + 30% menos memoria |
|
|
| Fase 3 | Robustez | 16 horas | Estabilidad y debugging |
|
|
| Fase 4 | Performance Avanzada | 12 horas | Escalabilidad |
|
|
| **Total** | | **58 horas** | **Transformación significativa** |
|
|
|
|
### 4.2 Timeline Sugerido
|
|
```
|
|
Semana 1: [CRÍTICO] Memory leak + BayesMetrics
|
|
Semana 2: [CRÍTICO] Thread pool + validación básica
|
|
Semana 3: [IMPORTANTE] Refactoring XSP2DE + MST
|
|
Semana 4: [IMPORTANTE] Optimización tensores + duplicación
|
|
Semana 5: [ROBUSTEZ] Validación + excepciones
|
|
Semana 6: [ROBUSTEZ] Tests adicionales + edge cases
|
|
Semana 7: [AVANZADO] Paralelización OpenMP
|
|
Semana 8: [AVANZADO] Memory pool + optimizaciones finales
|
|
```
|
|
|
|
## 5. Impacto Esperado
|
|
|
|
### 5.1 Performance
|
|
- **50x más rápido** en operaciones de feature selection
|
|
- **4-8x más rápido** en predicción con datasets grandes
|
|
- **30% menos uso de memoria** eliminando copias innecesarias
|
|
- **Escalabilidad mejorada** con paralelización
|
|
|
|
### 5.2 Mantenibilidad
|
|
- **Funciones más pequeñas** y especializadas
|
|
- **Mejor separación de responsabilidades**
|
|
- **Testing más comprehensivo**
|
|
- **Debugging más fácil** con excepciones específicas
|
|
|
|
### 5.3 Robustez
|
|
- **Eliminación de memory leaks**
|
|
- **Validación comprehensiva de entrada**
|
|
- **Manejo robusto de casos edge**
|
|
- **Mejor reportes de error**
|
|
|
|
## 6. Recomendaciones Adicionales
|
|
|
|
### 6.1 Herramientas de Desarrollo
|
|
- **Análisis estático:** Implementar clang-static-analyzer y cppcheck
|
|
- **Sanitizers:** Usar AddressSanitizer y ThreadSanitizer en CI
|
|
- **Profiling:** Integrar valgrind y perf para análisis de performance
|
|
- **Benchmarking:** Implementar Google Benchmark para tests de regression
|
|
|
|
### 6.2 Proceso de Desarrollo
|
|
- **Code reviews obligatorios** para cambios críticos
|
|
- **CI/CD con tests automáticos** en múltiples plataformas
|
|
- **Métricas de calidad** integradas (cobertura, complejidad ciclomática)
|
|
- **Documentación de algoritmos** con complejidad y referencias
|
|
|
|
### 6.3 Monitoreo de Performance
|
|
```cpp
|
|
// PROPUESTA DE PROFILING INTEGRADO:
|
|
class PerformanceProfiler {
|
|
private:
|
|
std::unordered_map<std::string, std::chrono::duration<double>> timings;
|
|
|
|
public:
|
|
class ScopedTimer {
|
|
// RAII timer para medir automáticamente
|
|
};
|
|
|
|
void startProfiling(const std::string& operation);
|
|
void endProfiling(const std::string& operation);
|
|
void generateReport();
|
|
};
|
|
```
|
|
|
|
## 7. Conclusiones
|
|
|
|
BayesNet es una biblioteca sólida con una arquitectura bien diseñada y uso apropiado de técnicas modernas de C++. Sin embargo, existen oportunidades significativas de mejora que pueden transformar dramáticamente su performance y mantenibilidad.
|
|
|
|
### Prioridades Inmediatas:
|
|
1. **Eliminar memory leak crítico** en Boost.cc
|
|
2. **Optimizar algoritmo O(n³)** en BayesMetrics.cc
|
|
3. **Implementar thread pool eficiente** en Network.cc
|
|
|
|
### Beneficios del Plan de Mejoras:
|
|
- **Performance:** 10-50x mejora en operaciones críticas
|
|
- **Memoria:** 30% reducción en uso de memoria
|
|
- **Mantenibilidad:** Código más modular y testing comprehensivo
|
|
- **Robustez:** Eliminación de crashes y mejor handling de errores
|
|
|
|
La implementación de estas mejoras convertirá BayesNet en una biblioteca de clase industrial, ready para production en entornos de alto rendimiento y misión crítica.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**Próximos Pasos Recomendados:**
|
|
1. Revisar y aprobar este plan de mejoras
|
|
2. Establecer prioridades basadas en necesidades del proyecto
|
|
3. Implementar mejoras en el orden sugerido
|
|
4. Establecer métricas de success para cada fase
|
|
5. Configurar CI/CD para validar mejoras automáticamente
|