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Interpretação de modelos: Compreenda coeficientes e padrões de rotatividade.
Pré-processamento de dados: Normalize, padronize e trate outliers eficazmente.
Seleção de modelos: Escolha e treine algoritmos preditivos com precisão.
Avaliação de desempenho: Utilize métricas e analise curvas ROC e AUC.
Estratégias baseadas em dados: Desenvolva ações e monitore ajustes contínuos.