Vou construir e explicar modelos de ML com análise SHAP

Você tem um conjunto de dados ou projeto de machine learning, mas precisa de ajuda para entender como o modelo realmente funciona?

Eu ofereço análise de machine learning orientada à pesquisa com métodos de IA interpretáveis, como SHAP, análise de importância de variáveis e explicação visual do modelo. Meu objetivo não é apenas construir modelos, mas também ajudar você a entender quais variáveis influenciam as previsões e como os resultados podem ser interpretados de forma significativa.

Este serviço é adequado para:

- Projetos de IA na área de saúde e medicina

- Conjuntos de dados de saúde pública e epidemiologia

- Projetos de pesquisa e acadêmicos

- Análise de classificação e regressão

- XGBoost, Random Forest, Regressão Logística e workflows de ML relacionados

- Pesquisadores que precisam de resultados de machine learning interpretáveis

Os serviços podem incluir:

- Pré-processamento de dados

- Criação de modelos de machine learning

- Análise de explicabilidade SHAP

- Interpretação de importância de variáveis

- Avaliação de ROC/AUC e do modelo

- Relatórios visuais e figuras para publicação

- Explicações e documentação amigáveis para pesquisa

Eu trabalho principalmente com workflows baseados em Python e foco em machine learning interpretável, ao invés de previsões black-box.