Costruirò e spiegherò modelli ml con analisi shap

Hai un dataset o un progetto di machine learning ma hai bisogno di aiuto per capire come funziona realmente il modello?

Offro analisi di machine learning orientate alla ricerca con metodi di AI interpretabili come SHAP, analisi dell'importanza delle feature e spiegazioni visive del modello. Il mio obiettivo non è solo costruire modelli, ma anche aiutarti a capire quali variabili influenzano le previsioni e come interpretare i risultati in modo significativo.

Questo servizio è adatto per:

- Progetti di AI in ambito sanitario e medico

- Dataset di salute pubblica ed epidemiologia

- Progetti di ricerca e accademici

- Analisi di classificazione e regressione

- XGBoost, Random Forest, Logistic Regression e workflow di ML correlati

- Ricercatori che necessitano di risultati di machine learning interpretabili

I servizi possono includere:

- Preprocessing dei dati

- Creazione di modelli di machine learning

- Analisi di spiegabilità SHAP

- Interpretazione dell'importanza delle feature

- Valutazione ROC/AUC e del modello

- Report visivi e figure in stile pubblicazione

- Spiegazioni e documentazione adatte alla ricerca

Lavoro principalmente con workflow basati su Python e mi concentro su machine learning interpretabile piuttosto che su previsioni black-box.