Haré modelos de clasificación con aprendizaje automático usando Python

¿Necesitas un modelo de clasificación que realmente funcione, no solo un cuaderno que se ejecuta?

Construyo modelos de clasificación de ML personalizados en Python usando scikit-learn y XGBoost para tareas como churn, fraude, spam, sentimiento, detección médica y de malware.

Mi experiencia es ML + ciberseguridad: construí un detector de ransomware en tiempo real para Android (XGBoost, Kafka, Docker) con 97.42% de precisión y ~53 ms de latencia, y soy el primer autor de un artículo publicado sobre detección de intrusiones basada en IA.

LO QUE OBTENDRÁS:

limpieza y preprocesamiento de datos

selección y ingeniería de características

manejo de datos desequilibrados (SMOTE, pesos de clase)

Random Forest, Árbol de Decisión, Regresión Logística, XGBoost

ajuste de hiperparámetros y validación cruzada

Precisión, Precisión, Recall, F1, ROC-AUC, Matriz de confusión

código Python limpio y comentado (Jupyter Notebook)

resumen de resultados en lenguaje llano

PAQUETES:

Básico: 1 modelo, preprocesamiento y evaluación

Estándar: 2 modelos, ajuste, validación cruzada, evaluación detallada

Premium: hasta 3 modelos, ajuste, informe completo, código fuente

Envíame un mensaje antes de hacer el pedido con tu conjunto de datos (CSV/Excel), columna objetivo y objetivo para que pueda confirmar alcance y precio.