Vou construir modelo de aprendizado de máquina em conjunto, análise estatística

Eu te ajudo a transformar dados brutos em um capítulo de análise final, sólido e defensável.

Projetos anteriores incluem avaliação 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 de 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 hipóteses

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

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

- Explicabilidade com SHAP, para você entender por que o modelo faz certas previsões

- 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 análise continue reproduzível, caso alguém pergunte.

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

honestamente o que é possível fazer e quanto tempo levará.