Crearé un modelo de machine learning para clasificación y regresión

Tienes datos. Necesitas predicciones.

Construyo modelos de machine learning listos para producción en Python, no

ejemplos de juguete, sino modelos reales con evaluación adecuada, validación cruzada,

y una explicación en lenguaje sencillo de qué impulsa las predicciones.

LO QUE CONSTRUYO

• Clasificación de churn, fraude, puntuación de crédito, diagnóstico
• Regresión predicción de precios, pronóstico de demanda, estimación de ventas
• Categoría de productos multiclase, niveles de riesgo
• Ranking y puntuación: puntuación de clientes potenciales, puntuaciones de crédito

LO QUE RECIBES

• Archivo del modelo entrenado (.pkl) listo para desplegar
• Cuaderno de Jupyter completo, limpio y comentado
• Informe de evaluación: AUC, F1, Precisión, Recall, MCC
• Importancia de las variables: qué variables influyen en las predicciones
• Explicación empresarial en lenguaje sencillo, no solo números
• Validación cruzada de 5 pliegues con estimaciones honestas del rendimiento




MI ENFOQUE




Comparo múltiples algoritmos, los evalúo con honestidad,

y recomiendo el mejor con evidencia.




Proyecto real: AgroCredit ML System 2000 agricultores, 52 variables,

se compararon 5 modelos. Mejor resultado: ROC-AUC = 0.989.




HERRAMIENTAS




Python · scikit-learn · XGBoost · LightGBM · SHAP · Pandas




Envíame un mensaje con los detalles de tu dataset antes de ordenar.

Confirmaré el alcance y el plazo. Sin sorpresas.