Construiré un modelo de predicción con validación estadística completa

Ejecutar código para ajustar un modelo y obtener algunos resultados no es difícil, pero eso es inútil si no puedes confiar en ello.

La mayoría de los "analistas de datos" solo pueden ajustar modelos, pero no entienden la matemática y los algoritmos que están detrás de escena y que hacen que estos modelos lleguen a una predicción final.

Construyo modelos de aprendizaje automático supervisado (clasificación o regresión) con el rigor estadístico que distingue predicciones confiables de las engañosas. Esto significa validación adecuada, informes honestos de rendimiento y resultados que realmente puedas explicar a los interesados.

Mi objetivo es entregar un modelo que puedas desplegar, defender y sobre el cual puedas tomar decisiones, no solo obtener la métrica más atractiva en el conjunto de entrenamiento o prueba.

Lo que incluye: cada paso y técnica necesarios para obtener un modelo confiable usando tus datos, esto puede incluir limpieza y preparación, análisis exploratorio, codificación categórica,... hasta ajustar, validar y optimizar el modelo para hacerlo robusto.

Puedo trabajar en Python o R, y presentaré código limpio, bien comentado y reproducible.