Construiré modelo de ML xgboost, análisis predictivo, ingeniería de características, ajuste de modelo

Descripción del proyecto:

Desarrollé una solución de aprendizaje automático basada en XGBoost para análisis predictivo, enfocada en predicciones empresariales precisas y escalables. Creé el flujo de trabajo completo de modelado que incluye preprocesamiento de datos, ingeniería de características, selección de características, entrenamiento del modelo, validación cruzada, ajuste de hiperparámetros y evaluación del rendimiento. Utilicé técnicas de explicabilidad del modelo para identificar los factores clave detrás de las predicciones y apoyar decisiones basadas en datos.

Pila tecnológica:

Python, XGBoost, Scikit-learn, Pandas, NumPy, SHAP, MLflow, Jupyter, Matplotlib, Seaborn, AWS

Impacto en el negocio:

• Mejoré la precisión predictiva mediante ingeniería avanzada de características y optimización de hiperparámetros.
• Automatización de predicciones basadas en datos y reducción del esfuerzo analítico manual.
• Identifiqué los factores clave que influyen en los resultados del negocio mediante explicabilidad del modelo.
• Mejoré la estabilidad y la generalización del modelo usando validación cruzada y evaluación robusta.
• Facilité decisiones empresariales más rápidas y fundamentadas mediante insights predictivos.
• Creé un marco de ML reutilizable que puede integrarse en flujos de trabajo de producción.