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Vou construir um modelo de previsão de séries temporais com xgboost
Faça seu negócio crescer comigo!
Oi! Eu sou Muhamad Imran, um desenvolvedor Python e analista de dados da Malásia, especializado em machine learning, pipelines de dados, dashboards Power BI e entrada de dados. Construo modelos predit...
Sobre este Serviço
Mostramos que a maioria dos modelos de ML ficam ótimos nos dados de treinamento, mas desmoronam nos dados reais. Eu construo modelos de previsão com XGBoost usando validação walk-forward, para que o seu realmente funcione quando importar.
Criei um sistema de previsão de preço do ouro multi-sessão, treinado com 7 anos de dados do mercado M15, mais de 28 recursos engenheirados, ajuste com Optuna e validação baseada em sessões. Essa mesma rigorosidade está presente em cada modelo que entrego.
O que você vai receber:
- Limpeza e pré-processamento dos dados antes do treinamento do modelo
- Engenharia de recursos personalizada para seu conjunto de dados
- Modelo XGBoost treinado com ajuste de hiperparâmetros usando Optuna
- Validação walk-forward ou cross-validation para evitar vazamento de dados
- Relatório de desempenho com MAE, RMSE e gráficos de previsão
- Script Python limpo entregue via Jupyter Notebook
Por que trabalhar comigo:
- Construo modelos que se generalizam para dados reais não vistos, não apenas para os dados de treinamento
- Explico cada passo claramente para que você entenda o que foi criado
- Comunicação aberta e atualizações regulares durante todo o processo
Ferramentas: Python, XGBoost, Optuna, Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn
Me envie uma mensagem antes de fazer seu pedido para que possamos discutir seus dados e objetivos.
Linguagem de programação:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
Panda
APIs:
Outros
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
MLflow
•
Colab
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Quais dados preciso fornecer?
Você precisa compartilhar seu conjunto de dados em formato CSV ou Excel. Quanto mais limpos forem os dados, melhor será o modelo. Se seus dados precisarem de limpeza primeiro, eu cuidarei disso como parte do processo.
Receberei o código fonte?
Sim. Todos os pacotes incluem o código fonte completo em Python, entregue via Jupyter Notebook, para que você possa executar e modificar por conta própria.
Você consegue trabalhar com qualquer tipo de problema de previsão?
Eu sou especializado em regressão e previsão de séries temporais usando XGBoost. Se você não tiver certeza se seu problema se encaixa, envie uma mensagem primeiro e eu te aviso antes de fazer o pedido.
Você garante a precisão do modelo?
Nenhum cientista de dados honesto pode garantir precisão antes de ver os dados. O que eu garanto é um modelo devidamente validado, sem vazamento de dados, métricas de desempenho claras e uma explicação transparente dos resultados.
E se o modelo tiver um desempenho ruim?
O desempenho do modelo depende muito da qualidade dos dados e da natureza do problema. Eu sempre entregarei um modelo devidamente validado com métricas honestas, para que você saiba exatamente o que está recebendo. Se os dados não suportarem um modelo forte, eu te aviso desde o começo.
Você trabalha com conjuntos de dados pequenos?
Depende. O XGBoost pode funcionar com conjuntos de dados menores, mas há um limite mínimo para resultados confiáveis. Me envie uma mensagem com o tamanho do seu dataset antes de fazer o pedido, assim posso te dar uma avaliação honesta.
