Vou construir modelos de aprendizado de máquina em ensemble e corrigir críticas de revisão por pares

Eu te ajudo a transformar dados brutos em um capítulo de análise finalizado e defensável.

Projetos anteriores incluem rotulagem de concordância entre múltiplos avaliadores (Kappa de Cohen), construção

e comparação de modelos de aprendizado de máquina (Random Forest, Gradient Boosting,

Regressão Logística, SVM e modelos em ensemble), além de explicar o que um modelo

realmente faz usando SHAP.

O que posso ajudar:

- Limpeza e preparação do seu conjunto de dados

- Estatísticas descritivas e testes de hipótese

- Concordância entre avaliadores (Kappa de Cohen, matrizes de confusão, tabelas de concordância)

- Modelos de aprendizado de máquina com métricas de desempenho completas, não apenas acurácia

- Explicabilidade com SHAP, para você entender por que o modelo prevê o que prevê

- Responder a comentários de orientadores ou revisores com novos experimentos e

 respostas claras e diretas

- Um relatório escrito que você pode incluir na sua tese, com tabelas e figuras

 já formatadas

Eu trabalho com Python. Também forneço o código e os passos exatos que usei, para que

sua pesquisa permaneça reproduzível, caso alguém pergunte.

Envie seus dados e o que seu orientador está solicitando, e eu te direi

honestamente o que é possível e quanto tempo vai levar