Construiré y explicaré modelos de ML con análisis SHAP

¿Tienes un conjunto de datos o un proyecto de machine learning pero necesitas ayuda para entender cómo funciona realmente el modelo?

Ofrezco análisis de machine learning orientados a la investigación con métodos de IA interpretables como SHAP, análisis de importancia de características y explicación visual del modelo. Mi objetivo no solo es construir modelos, sino también ayudarte a entender qué variables influyen en las predicciones y cómo interpretar los resultados de manera significativa.

Este servicio es adecuado para:

- Proyectos de IA en salud y medicina

- Conjuntos de datos de salud pública y epidemiología

- Proyectos de investigación y académicos

- Análisis de clasificación y regresión

- XGBoost, Random Forest, Regresión logística y flujos de trabajo de ML relacionados

- Investigadores que necesitan resultados de machine learning interpretables

Los servicios pueden incluir:

- Preprocesamiento de datos

- Creación de modelos de machine learning

- Análisis de explicabilidad SHAP

- Interpretación de importancia de características

- Evaluación ROC/AUC y modelos

- Informes visuales y figuras para publicaciones

- Explicaciones y documentación amigables para investigación

Trabajo principalmente con flujos de trabajo basados en Python y me enfoco en machine learning interpretable en lugar de predicciones de caja negra.