Vou construir um modelo de classificação de manutenção preditiva para seu conjunto de dados

Eu crio modelos de aprendizado de máquina para problemas de manutenção preditiva e classificação usando Python. Isso inclui explorar e limpar dados brutos de sensores ou tabelas, criar features relevantes como médias móveis e desvios padrão, lidar com desequilíbrios de classes usando técnicas como ponderação de classes, treinar modelos como Regressão Logística e Floresta Aleatória, e avaliá-los com métricas adequadas como ROC-AUC e PR-AUC, ao invés de confiar apenas na precisão que pode ser enganosa. Também gero visualizações claras, incluindo curvas ROC, curvas de precisão-recall, matrizes de confusão e gráficos de importância de features para ajudar você a entender o desempenho do modelo. Seja para um sistema de manutenção preditiva, um modelo de detecção de falhas ou uma solução geral de classificação binária para seu conjunto de dados, posso construir tudo do começo ao fim e explicar os resultados de forma simples. Tenho experiência prática aplicando esse pipeline em dados reais de telemetria de sensores e adaptando-o a diferentes domínios.