Ich werde Maschinenlernmodelle mit Python und scikit learn erstellen
Full-Stack-Entwickler
Über diesen Service
Brauchst du ein Machine-Learning-Modell für deinen Datensatz?
Ich erstelle ein Machine-Learning-Modell mit Python und Scikit-learn für Klassifikation, Regression, Vorhersagen, Forschung oder individuelle Projekte.
Wobei ich dir helfen kann:
- Datenbereinigung & Vorverarbeitung
- Feature Engineering
- Feature-Encoding & Skalierung
- Klassifikation & Regression
- Modelltraining & -test
- Kreuzvalidierung
Hyperparameter-Optimierung
Modellvergleich & -bewertung
Datenvisualisierung
Algorithmen, mit denen ich arbeiten kann:
- Logistische Regression
- Lineare Regression
- Entscheidungsbaum
- Zufallswald
- KNN
- SVM
- Naive Bayes
- Gradient Boosting
- und andere Scikit-learn-Algorithmen
Was du bekommst:
- Säuberlichen Python-Code
- Jupyter Notebook
- Trainiertes Machine-Learning-Modell
- Modelbewertung & Leistungskennzahlen
- Visualisierungen
- Ergebnisse und Erklärungen
- Unterstützung für CSV, Excel und gängige Dataset-Formate
So funktioniert es:
- Sende mir deinen Datensatz und deine Anforderungen
- Ich bereinige und analysiere deine Daten
- Ich trainiere, optimiere und bewerte das Modell
- Ich liefere den finalen Code, das Notebook und die Ergebnisse
Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, damit ich deinen Datensatz prüfen und das passende Paket empfehlen kann.
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Was brauchen Sie für den Anfang?
Bitte sende dein Dataset, deine Projektanforderungen und die erwartete Ausgabe.
Mit welchen Datasets kannst du arbeiten?
Ich kann mit CSV, Excel und anderen gängigen Dataset-Formaten arbeiten.
Kannst du sowohl Klassifikations- als auch Regressionsmodelle erstellen?
Ja, ich kann sowohl Klassifikations- als auch Regressionsmodelle mit Scikit-learn erstellen und bewerten.
Erhalte ich den Quellcode?
Ja, du erhältst sauberen Python-Code und ein Jupyter Notebook mit dem Modell und den Ergebnissen.
Kannst du mehrere Modelle abstimmen und vergleichen?
Ja, ich kann verschiedene Algorithmen vergleichen und Hyperparameter-Optimierung durchführen, um ein geeignetes Modell zu finden.
