Vou construir um modelo de aprendizado de máquina para churn de clientes, detecção de spam, análise de sentimento

Você precisa classificar seus dados em categorias como spam vs não spam, churn vs ativo ou sentimento positivo vs negativo?

Eu vou te ajudar construindo um modelo de classificação de aprendizado de máquina confiável e preciso, adaptado ao seu problema específico.

O que você vai receber:

• Limpeza e pré-processamento de dados
• Seleção e engenharia de features
• Treinamento do modelo (Regressão Logística, Árvore de Decisão, Floresta Aleatória, SVM, etc.)
• Métricas de avaliação: acurácia, precisão, recall, F1-score, matriz de confusão
• Previsões e visualizações
• Resumo dos resultados e recomendações

Casos de uso comuns:

• Previsão de churn de clientes
• Detecção de spam em e-mails
• Análise de sentimento (avaliações, feedbacks)
• Classificação de dados médicos
• Detecção de fraudes

Ferramentas e bibliotecas: Python, Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook

Envie seu dataset antes de fazer o pedido, se possível. Ficarei feliz em te orientar.