Construiré un modelo de clasificación de machine learning en python
Acerca de este Servicio
¿Buscas un modelo de machine learning confiable para resolver tu problema de clasificación? Construyo modelos de ML precisos, bien probados, usando Python y scikit-learn, desde datos en bruto hasta un modelo funcional y evaluado.
Lo que aporto:
Recientemente construí una pipeline de ML de extremo a extremo que logró un 94% de precisión (Regresión Logística) y un 91% de precisión (Bosque Aleatorio) en un problema real de predicción de salud, incluyendo preprocesamiento de datos, ingeniería de características, manejo del desequilibrio de clases, ajuste de hiperparámetros y evaluación del modelo usando matrices de confusión y validación cruzada.
Lo que obtendrás:
Código en Python limpio y bien documentado
Un modelo de clasificación entrenado y evaluado (Regresión Logística, Bosque Aleatorio, SVM u otros según sea necesario)
Métricas de rendimiento (precisión, exactitud, recall, F1-score) para que sepas exactamente qué tan bien funciona el modelo
Explicación clara de los resultados, sin entregas en caja negra
Mi proceso:
Comienzo entendiendo tus datos y objetivo, luego manejo el preprocesamiento, selección del modelo, entrenamiento y evaluación. Comunico claramente durante todo el proceso y confirmo el alcance antes de comenzar, para que no haya sorpresas en la entrega.
Lenguaje de programación:
Python
•
Colab
Marcos:
Scikit-learn
•
Panda
API:
Otros
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
MLflow
•
Stata

