Vou construir modelos preditivos de machine learning usando python
Sobre este Serviço
Você tem dados e quer usar aprendizado de máquina para prever resultados futuros, comportamento do cliente, vendas, riscos ou desempenho do negócio?
Vou criar um *modelo de aprendizado de máquina preditivo personalizado usando Python* baseado no seu conjunto de dados e objetivo de negócio ou pesquisa.
Posso te ajudar com:
* Previsão de vendas
* Previsão de churn de clientes
* Previsão de compra de clientes
* Previsão de demanda
* Previsão de receita
* Previsão de preço
* Previsão de risco
* Pontuação de leads
* Classificação de clientes
* Previsão de rotatividade de funcionários
* Problemas de regressão
* Problemas de classificação
## Modelos de aprendizado de máquina que posso usar
Dependendo do seu conjunto de dados e do problema, posso trabalhar com:
* Regressão linear
* Regressão logística
* Árvores de decisão
* Floresta aleatória
* XGBoost
* Gradient Boosting
* Máquinas de vetores de suporte
* K-vizinhos mais próximos
* Outros modelos de aprendizado de máquina adequados
Vou selecionar e comparar modelos apropriados com base nos seus dados, ao invés de usar um único algoritmo para todos os problemas.
## O que farei
Limpeza e pré-processamento de dados
Análise exploratória de dados
Seleção de variáveis
Preparação de dados de treino/teste
Desenvolvimento do modelo de aprendizado de máquina
Comparação de múltiplos modelos quando necessário
Modelo por
Perguntas frequentes
Tradução automática
Que tipo de problemas de previsão você pode trabalhar?
Posso trabalhar com problemas de regressão e classificação, como previsão de vendas, churn, demanda, comportamento do cliente, preço, risco e projetos similares de análise preditiva.
Você pode usar XGBoost?
Sim. Posso usar XGBoost, Floresta Aleatória, Gradient Boosting, Regressão logística, Regressão linear e outros algoritmos de aprendizado de máquina adequados.
Você escolherá o melhor modelo?
Sim. Quando apropriado, posso comparar múltiplos modelos e selecionar aquele que apresenta o melhor desempenho com base em métricas de avaliação adequadas.
Que tipo de dado você aceita?
Posso trabalhar com conjuntos de dados estruturados, como CSV, Excel e outros conjuntos tabulares similares.
Vou receber o código Python?
Sim. Você receberá o notebook completo em Python/Jupyter usado na análise e modelagem.
Você explicará os resultados?
Sim. Vou explicar o desempenho do modelo, resultados de previsão, variáveis importantes e o que as descobertas significam em uma linguagem compreensível.
Você pode garantir a precisão da previsão?
Nenhum modelo de aprendizado de máquina pode garantir precisão perfeita. O desempenho do modelo depende fortemente da qualidade, tamanho, relevância e estrutura dos dados disponíveis.
