Construiré modelos de aprendizaje automático en ensamblaje y corregiré críticas de revisión por pares

Te ayudo a convertir datos en bruto en un capítulo de análisis terminado y defendible.

Proyectos anteriores incluyen etiquetado de acuerdo entre múltiples evaluadores (Kappa de Cohen), construcción

y comparación de modelos de aprendizaje automático (Random Forest, Gradient Boosting,

Regresión logística, SVM y modelos en ensamblaje), y explicar qué hace realmente un modelo

usando SHAP.

Lo que puedo ayudarte a hacer:

- Limpieza y preparación de tu conjunto de datos

- Estadísticas descriptivas y pruebas de hipótesis

- Acuerdo entre evaluadores (Kappa de Cohen, matrices de confusión, tablas de acuerdo)

- Modelos de aprendizaje automático con métricas de rendimiento completas, no solo precisión

- Explicabilidad con SHAP, para que puedas entender por qué el modelo predice lo que predice

- Responder a comentarios de supervisores o revisores con nuevos experimentos y

 respuestas claras y directas

- Un informe escrito que puedas incluir en tu tesis, con tablas y figuras

 ya formateadas

Trabajo en Python. También te doy el código y los pasos exactos que usé, para que

tu trabajo sea reproducible si alguien pregunta.

Envíame tus datos y lo que tu supervisor está pidiendo, y te diré

honestamente qué es posible y cuánto tiempo tomará