Vou construir um modelo de ML para detecção ou classificação de fraude em python

Você quer detectar fraudes, prever churn, classificar clientes ou criar qualquer modelo de ML binário ou multiclasse a partir dos seus dados?

Sou um desenvolvedor de ML em Python com 5 projetos de machine learning implantados, incluindo um sistema de detecção de fraude que alcançou 0,98 ROC-AUC usando XGBoost e explicabilidade SHAP.

O que entrego:

• Modelo de ML treinado (XGBoost, Random Forest, Regressão Logística, o melhor para seus dados)
• Relatório completo de avaliação (acurácia, precisão, recall, F1, ROC-AUC)
• Gráficos de importância de features SHAP para você entender por que o modelo faz cada previsão
• Código Python limpo, comentado, que você pode rodar e modificar
• Dashboard opcional em Streamlit para visualizar os resultados de forma interativa

Trabalho com:

• Dados tabulares (CSV, Excel, exportações SQL)
• Conjuntos de dados desequilibrados (SMOTE, ponderação de classes)
• Qualquer problema de classificação: fraude, churn, risco de inadimplência, spam, diagnóstico médico

Meu portfólio inclui:

• Sistema de Detecção de Fraude ROC-AUC 0,98, XGBoost + SHAP
• Mecanismo de Risco de Inadimplência de Empréstimos com mais de 1,3 milhões de registros
• Analizador de Risco de Falência IA

Me envie uma mensagem antes de pedir se não tiver certeza se seu projeto se encaixa, vou te dizer com honestidade.