Crearé un modelo de clasificación de mantenimiento predictivo para tu conjunto de datos

Construyo modelos de aprendizaje automático para problemas de mantenimiento predictivo y clasificación usando Python. Esto incluye explorar y limpiar datos en bruto de sensores o tabulares, crear características significativas como promedios móviles y desviaciones estándar, manejar el desequilibrio de clases usando técnicas como ponderación de clases, entrenar modelos como regresión logística y bosque aleatorio, y evaluarlos con métricas adecuadas como ROC-AUC y PR-AUC en lugar de solo usar puntuaciones de precisión engañosas. También genero visualizaciones claras, incluyendo curvas ROC, curvas de precisión-recall, matrices de confusión y gráficos de importancia de características para ayudarte a entender el rendimiento del modelo. Ya sea que necesites un sistema de mantenimiento predictivo, un modelo de detección de fallos o una solución de clasificación binaria general para tu conjunto de datos, puedo construirlo de principio a fin y explicar los resultados en términos sencillos. Tengo experiencia práctica aplicando esta misma metodología a datos reales de telemetría de sensores y adaptándola a diferentes dominios.