Ich erstelle End-to-End-Machine-Learning-Modelle mit Vorverarbeitung, Training und Erkenntnissen

Bis zu 25k Zeilen / 5 Merkmale, numerische Daten. Leichte Vorverarbeitung (fehlende Werte, einfache Kodierung, optionale Skalierung) + Train/Test-Aufteilung. 1 Basismodell (Klassifikation oder Regression). Kernmetriken + 1 Visualisierung (Verwirrungsmatrix oder ROC). 3–5 Stichpunkte mit Erkenntnissen. Python-Code inklusive.

Bis zu 100.000 Zeilen / 7 Merkmale. Robuste Vorverarbeitungs-Pipeline (Kodierung/Skalierung, grundlegende Datenqualitätsprüfungen). 1 Basismodell (Logistisch/Linear) + 1 starkes Baum-/Ensemble-Modell. Metriken + 2–3 Visualisierungen (inkl. ROC/Feature-Importance, wenn anwendbar). Leichtes Tuning. Python-Code + kurzes README.

Bis zu 500k Zeilen / 15 Merkmale. Fortgeschrittene Vorverarbeitung + tiefere Datenqualitätsprüfungen. Vergleich von bis zu 3 Modellen, gezieltes Hyperparameter-Tuning und tiefere Fehleranalyse. 3–5 Visualisierungen + Interpretierbarkeit, wo anwendbar. Einsatzbereiter Python-Code + Dokumentation.

Ich arbeite mit strukturierten Daten in CSV-, Excel- oder ähnlichen tabellarischen Formaten. Typische Datensätze sind Kundendaten, Verkaufsaufzeichnungen, Umfrageergebnisse oder experimentelle Messungen. Wenn dein Datensatz sehr groß ist oder in einem anderen Format vorliegt (z. B. SQL, JSON), schreib mir gerne zuerst eine Nachricht.

Natürlich. Wenn du bereits weißt, welchen Algorithmus du verwenden möchtest (z. B. logistische Regression, Entscheidungsbaum, Random Forest, KNN), sag mir einfach Bescheid und ich setze ihn um. Wenn du unsicher bist, analysiere ich deine Daten und Ziele und empfehle dir den passendsten Ansatz.

Deine Daten benötigen vielleicht einen individuellen Ansatz, wenn sie Textspalten, sehr hochkarätige Kategorien (IDs, E-Mails, URLs), viele fehlende Werte, starke Klassenungleichheit, mehrere Zielspalten, Zeitreihenabhängigkeiten, Risiko für Datenlecks oder einen hohen Bedarf an Feature Engineering enthalten. Schreib mir einfach eine Nachricht.