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Ich erstelle Klassifikations- und Regressionsmodelle für dein Dataset
Datenwissenschaftler
Ich bin Student der Softwaretechnik und begeistert davon, Daten und Machine Learning zu nutzen, um praktische Probleme zu lösen. Ich habe praktische Data-Science-Projekte entwickelt, wie Klassifikatio...
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.
