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Crearé un modelo de predicción de series temporales con xgboost
¡Haz crecer tu negocio conmigo!
¡Hola! Soy Muhamad Imran, desarrollador de Python y analista de datos de Malasia, especializado en machine learning, pipelines de datos, dashboards de Power BI y entrada de datos. Construyo modelos pr...
Acerca de este Servicio
La mayoría de los modelos de ML se ven geniales en los datos de entrenamiento y se desmoronan en datos reales. Construyo modelos de predicción con XGBoost con validación walk-forward para que el tuyo realmente funcione cuando importa.
Creé un sistema de predicción de precios del oro multi-sesión que funciona, entrenado con 7 años de datos del mercado M15, más de 28 características diseñadas, ajuste con Optuna y validación basada en sesiones. Esa misma rigurosidad aplico en cada modelo que entrego.
Lo que obtendrás:
- Limpieza y preprocesamiento de datos antes del entrenamiento del modelo
- Ingeniería de características adaptada a tu conjunto de datos
- Modelo XGBoost entrenado con ajuste de hiperparámetros con Optuna
- Validación walk-forward o cruzada para evitar fuga de datos
- Informe de rendimiento con MAE, RMSE y gráficos de predicción
- Script limpio en Python entregado vía Jupyter Notebook
Por qué trabajar conmigo:
- Construyo modelos que generalizan a datos reales no vistos, no solo a los datos de entrenamiento
- Explico cada paso claramente para que entiendas qué se construyó
- Comunicación abierta y actualizaciones regulares durante todo el proceso
Herramientas: Python, XGBoost, Optuna, Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn
Envíame un mensaje antes de hacer tu pedido para que podamos discutir tus datos y objetivos.
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
•
keras
•
Panda
API:
Otros
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
MLflow
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Colab
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué datos debo proporcionar?
Necesitas compartir tu conjunto de datos en formato CSV o Excel. Cuanto más limpio esté, mejor será el modelo. Si tus datos necesitan limpieza primero, me encargaré de eso como parte del proceso.
¿Recibiré el código fuente?
Sí. Todos los paquetes incluyen el código fuente completo en Python entregado vía Jupyter Notebook para que puedas ejecutarlo y modificarlo tú mismo.
¿Puedes trabajar con cualquier tipo de problema de predicción?
Me especializo en regresión y predicción de series temporales usando XGBoost. Si no estás seguro de si tu problema encaja, envíame un mensaje primero y te lo confirmaré antes de que hagas tu pedido.
¿Garantizas la precisión del modelo?
Ningún científico de datos honesto puede garantizar precisión sin ver los datos. Lo que garantizo es un modelo debidamente validado, sin fuga de datos, métricas de rendimiento claras y una explicación transparente de los resultados.
¿Qué pasa si el modelo funciona mal?
El rendimiento del modelo depende mucho de la calidad de los datos y de la naturaleza del problema. Siempre entregaré un modelo correctamente validado con métricas honestas para que sepas exactamente qué estás obteniendo. Si los datos no pueden soportar un modelo fuerte, te lo diré desde el principio.
¿Trabajas con conjuntos de datos pequeños?
Depende. XGBoost puede funcionar con conjuntos de datos más pequeños, pero hay un umbral mínimo para obtener resultados confiables. Envíame un mensaje con el tamaño de tu dataset antes de hacer el pedido para poder darte una evaluación honesta.
