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Ich werde ein Python ML-Modell mit shap erstellen
DFT-Berechnungen, GCMC-Simulationen, Machine Learning für Materialien
Willkommen! Ich bin Danish Ilyas, ein Computational Chemist und Materials Scientist. Ich liefere publikationsreife DFT-Berechnungen in Gaussian, GCMC-Adsorptionssimulationen in RASPA2 und ML-Modelle f...
Über diesen Service
Was ich machen werde
Ich werde ein reproduzierbares Machine-Learning-Modell in Python entwickeln, um deine Zielvariable aus deinem Dataset (CSV/Excel) vorherzusagen. Ich kümmere mich um Datenprüfung, Modelltraining, Bewertung und klare Berichte, damit du die Ergebnisse in Forschung oder Produktentwicklung nutzen kannst.
Was du bekommst
- Sauberen, reproduzierbaren Python-Code (Notebook oder Skripte)
- Trainiertes Modell (optional .pkl) + Preprocessing-Pipeline
- Leistungskennzahlen (R²/MAE/RMSE oder Genauigkeit/F1/ROC-AUC)
- Klare Diagramme (Parity/Residuals oder Confusion Matrix/ROC)
- Optional: SHAP-Feature-Importance und Interpretation (Premium)
Tools Python, Pandas, NumPy, scikit-learn, (XGBoost/LightGBM falls nötig), TPOT (AutoML), SHAP.
Vor der Bestellung Bitte sende mir eine Nachricht mit deiner Dataset-Größe, Zielspalte und Ziel (Regression oder Klassifikation). Ich bestätige das beste Paket und den Zeitplan.
Programmiersprache:
Python
•
Colab
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
Excel
•
Colab
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Q1: Welches Dataset-Format akzeptierst du?
CSV oder Excel. Du kannst auch einen Google Drive-Link teilen.
Q2: Kannst du mit chemischen/Material-Datasets arbeiten?
Ja—Eigenschaftsvorhersage, descriptor-basiertes ML und Modellinterpretation.
Q3: Wirst du Code und trainierte Modell-Dateien bereitstellen?
Ja. Du erhältst Code + optional gespeicherte Modellpipeline.
Q4: Garantierst du Genauigkeit?
Kein Modell kann garantiert werden, aber ich sorge für saubere Validierung, transparente Metriken und Verbesserungsvorschläge.
