Costruirò un modello predittivo di machine learning in Python

Prevedere risultati come churn, rischio, domanda dà alle aziende un vantaggio reale rispetto a reagire solo a ciò che è già successo.

Sono un analista di dati con un background in ingegneria e costruisco modelli pratici di machine learning usando Python, Pandas e Scikit-learn. Il mio progetto di punta: un modello di previsione del rischio di credito addestrato su 150.000 record di clienti usando Random Forest, con un tasso di rilevamento delle late payment del 74% e un risparmio stimato di 9,7 milioni di dollari per il caso aziendale.

Posso costruire modelli per:

Classificazione (churn, rischio, rilevamento frodi)

Regressione (previsioni di vendita, domanda)

Analisi esplorativa dei dati prima della modellazione

Cosa ottieni:

Codice Python pulito e documentato (Jupyter Notebook o script)

Valutazione del modello (accuratezza, precisione, recall, matrice di confusione)

Spiegazione in linguaggio semplice di cosa ha trovato il modello e perché è importante

Facoltativamente, un dashboard Power BI per visualizzare i risultati

Mi concentro su modelli che sono onesti riguardo alle loro limitazioni e chiari sull'impatto sul business, non solo sui punteggi di accuratezza.

Inviami il tuo dataset e la variabile target, e vediamo cosa è prevedibile nei tuoi dati.