Vou construir modelo de ML com xgboost, análise preditiva, engenharia de features, ajuste de modelo

Descrição do projeto:

Desenvolvi uma solução de aprendizado de máquina baseada em XGBoost para análise preditiva, focada em previsões de negócios precisas e escaláveis. Criei o fluxo de trabalho completo de modelagem, incluindo pré-processamento de dados, engenharia de features, seleção de features, treinamento do modelo, validação cruzada, ajuste de hiperparâmetros e avaliação de desempenho. Usei técnicas de explicabilidade do modelo para identificar os principais fatores por trás das previsões e apoiar decisões baseadas em dados.

Pilha tecnológica:

Python, XGBoost, Scikit-learn, Pandas, NumPy, SHAP, MLflow, Jupyter, Matplotlib, Seaborn, AWS

Impacto no negócio:

• Melhoria na precisão preditiva através de engenharia avançada de features e otimização de hiperparâmetros.
• Previsões automatizadas baseadas em dados e redução do esforço manual de análise.
• Identificação dos fatores-chave que influenciam os resultados do negócio através da explicabilidade do modelo.
• Maior estabilidade e capacidade de generalização do modelo usando validação cruzada e avaliação robusta.
• Decisões de negócio mais rápidas e informadas usando insights preditivos.
• Criou uma estrutura de ML reutilizável que pode ser integrada aos fluxos de trabalho de produção.