Ich erstelle Klassifikationsmodelle für maschinelles Lernen mit Python

Benötigst du ein Klassifikationsmodell, das tatsächlich funktioniert und nicht nur ein Notebook, das läuft?

Ich erstelle maßgeschneiderte ML-Klassifikationsmodelle in Python mit scikit-learn und XGBoost für Aufgaben wie Abwanderung, Betrug, Spam, Stimmungsanalyse, medizinische Erkennung und Malware-Erkennung.

Mein Hintergrund ist ML + Cybersicherheit: Ich habe einen Echtzeit-Android-Ransomware-Detector (XGBoost, Kafka, Docker) mit 97,42% Genauigkeit und ca. 53 ms Latenz entwickelt und bin Erstautor eines veröffentlichten Papers zur KI-basierten Eindringungserkennung.

WAS DU BEKOMMST:

Datenbereinigung und -vorverarbeitung

Feature Selection und Engineering

Umgang mit unausgeglichenen Daten (SMOTE, Klassen-Gewichte)

Random Forest, Entscheidungsbaum, Logistische Regression, XGBoost

Hyperparametertuning und Cross-Validation

Genauigkeit, Präzision, Recall, F1, ROC-AUC, Verwirrungsmatrix

Sämtlicher Code in sauberem Python (Jupyter Notebook)

Ergebniszusammenfassung in Klartext

PAKETE:

Basic: 1 Modell, Vorverarbeitung, Bewertung

Standard: 2 Modelle, Tuning, Cross-Validation, detaillierte Auswertung

Premium: bis zu 3 Modelle, Tuning, vollständiger Bericht, Quellcode

Sende mir vor der Bestellung deine Dataset-Datei (CSV/Excel), die Zielspalte und dein Ziel, damit ich Umfang und Preis bestätigen kann.