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Ich erstelle Klassifikations- und Regressionsmodelle für dein Dataset
Pakistan
Ich spreche Englisch
Datenwissenschaftler
Stehst du vor unordentlichen Daten, fehlenden Werten oder unklaren Mustern?
Möchtest du verstehen, was deine Daten dir sagen, ein Ergebnis vorhersagen oder rohe Informationen in nützliche Erkenntniss...
Über diesen Service
Hast du einen Datensatz und keine Ahnung, was du damit anfangen sollst? Ich erstelle dir ein sauberes, gut dokumentiertes Machine-Learning-Modell vom Rohdaten- bis zum finalen Vorhersagen.
Ich spezialisiere mich auf überwachte Klassifikations- und Regressionsprobleme im Machine Learning. Egal, ob du das Verhalten von Kunden vorhersagen, Betrug erkennen oder medizinische Zustände diagnostizieren willst – ich liefere ein leistungsstarkes Modell, das auf deinen Datensatz zugeschnitten ist.
Warum ich: Ich habe bei einem Kaggle-Wettbewerb mit XGBoost und LightGBM eine ROC-AUC von 0.947 erreicht und Vorhersagemodelle in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzen und Sport entwickelt. Jede Lieferung enthält sauberen, kommentierten Code, den du verstehen und wiederverwenden kannst.
Mein Workflow:
- Verstehen deiner Daten und deines Geschäfts Ziels
- Daten bereinigen und vorverarbeiten
- Bedeutungsvolle Features erstellen
- Mehrere Modelle trainieren und vergleichen
- Feinabstimmung für beste Leistung
- Liefern mit vollständiger Dokumentation
Was du immer bekommst:
- Sauberes Jupyter-Notebook mit vollständigem Quellcode
- EDA-Visualisierungen
- Modelbewertungsmetriken (ROC-AUC, F1, Genauigkeit)
- Einfach verständliche Zusammenfassung der Ergebnisse
Tools: Python, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn
Schreib mir vor der Bestellung – ich sorge dafür, dass dein Projekt perfekt passt.
Programmiersprache:
Python
•
SQL
Frameworks:
scikit-learn
•
Panda
•
Andere
APIs:
Andere
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
Colab
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Dateiformate akzeptieren Sie?
CSV oder Excel (.xlsx). Der Datensatz sollte idealerweise unter 50MB sein.
Was bekomme ich?
Ein sauberes Jupyter-Notebook mit vollständigem Code, EDA-Visualisierungen, Modellbewertungsmetriken und einer einfach verständlichen Zusammenfassung der Ergebnisse.
Kannst du unausgeglichene Datensätze verarbeiten?
Ja — Ich wende Resampling-Techniken an und nutze ROC-AUC und F1-Score, um auf unausgeglichenen Daten richtig zu bewerten.
Muss ich Machine Learning kennen, um mit dir zu arbeiten?
Überhaupt nicht. Teile mir einfach deinen Datensatz und dein Vorhersageziel mit — ich kümmere mich um alles und erkläre die Ergebnisse in einfachem Englisch.
Kannst du eine bestimmte Genauigkeit oder ROC-AUC garantieren?
Nein — die Modellleistung hängt von der Datenqualität und -größe ab. Was ich garantiere, ist ein sauberes, gut optimiertes Modell mit ehrlichen Bewertungsmetriken und voller Transparenz bei den Ergebnissen.
