[Dúvida] Sugestão de modelos/estudos machine learning

Olá Diego, tudo bem?

Desculpe a demora em te responder!

Pelo que entendi, você está procurando um modelo de machine learning para prever quais usuários têm maior probabilidade de abrir um chamado. Uma sugestão seria usar um modelo de classificação, como a Regressão Logística ou Árvores de Decisão, que podem ser bastante eficazes para esse tipo de tarefa.

Para usar a Regressão Logística, por exemplo, você precisaria de um conjunto de dados com características dos usuários (como o histórico de abertura de chamados, tempo desde o último chamado aberto, etc.) e a variável de destino seria se o usuário abriu um chamado ou não. O modelo então aprenderia a relação entre essas características e a probabilidade de abertura de um chamado.

Já as Árvores de Decisão são um pouco mais visuais e fáceis de interpretar. Elas funcionam criando uma série de perguntas, sim/não sobre os dados até chegar a uma previsão.

Existem muitos tutoriais e materiais online que podem te ajudar a implementar esses modelos. Alguns exemplos são:

• Documentação do Scikit-Learn para Regressão Logística
• Documentação do Scikit-Learn para Árvores de Decisão

Lembre-se, a escolha do modelo depende muito do seu conjunto de dados e do problema específico que você está tentando resolver. Portanto, pode ser necessário experimentar vários modelos diferentes para encontrar o que funciona melhor para o seu caso.

Espero ter ajudado. Caso tenha dúvidas, não hesite em postar no fórum!

Abraços e bons estudos!