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MLForecast es un framework y librería de Python para pronóstico de series temporales que aplica modelos de machine learning a conjuntos de datos a gran escala. Simplifica el proceso habitualmente complejo de ingeniería automática de características —incluyendo retrasos, estadísticas móviles y variables basadas en fechas— y es una de las pocas bibliotecas con soporte nativo para frameworks de computación distribuida como Spark y Dask, garantizando escalabilidad. También admite pronósticos probabilísticos mediante métodos como la predicción conformal, lo que proporciona medidas cuantitativas de incertidumbre en las proyecciones. En nuestra evaluación, MLForecast escaló de manera eficiente a millones de puntos de datos y superó de forma consistente a herramientas comparables. Para los equipos que buscan operacionalizar rápidamente el pronóstico de series temporales sobre datos de gran volumen, MLForecast es una opción muy atractiva.
