Vou explicar modelos de aprendizado de máquina usando shap e importância de features
Especialista em Machine Learning e previsão de séries temporais
Sobre este Serviço
Eu ofereço soluções de IA explicável para ajudar a entender como os modelos de aprendizado de máquina fazem previsões. A interpretabilidade do modelo é essencial para confiança, transparência e tomada de decisão.
Sou especialista em explicar modelos complexos usando técnicas de SHAP e importância de features.
Os serviços incluem interpretação de modelos, análise de impacto de features e visualização de como as variáveis influenciam as previsões.
Técnicas utilizadas:
Valores de SHAP, importância de features, análise de dependência parcial e métodos de interpretação de modelos.
Modelos suportados:
Random Forest, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Redes Neurais e outros modelos de aprendizado de máquina.
Ferramentas:
Python, SHAP, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Jupyter Notebook, Amazon Sagemaker, Google Colab.
Por favor, entre em contato antes de fazer seu pedido para discutir suas necessidades de modelo e interpretação.

