Ich werde ML-Modelle mit SHAP-Analyse erstellen und erklären

Hast du einen Datensatz oder ein Machine-Learning-Projekt, bei dem du Hilfe brauchst, um zu verstehen, wie das Modell tatsächlich funktioniert?

Ich biete forschungsorientierte Machine-Learning-Analysen mit interpretierbaren KI-Methoden wie SHAP, Feature-Importance-Analyse und visueller Modell-Erklärung. Mein Ziel ist nicht nur, Modelle zu bauen, sondern auch, dir zu helfen zu verstehen, welche Variablen die Vorhersagen beeinflussen und wie die Ergebnisse sinnvoll interpretiert werden können.

Dieses Gig eignet sich für:

- Gesundheits- und medizinische KI-Projekte

- Öffentliches Gesundheitswesen und Epidemiologiedatensätze

- Forschungs- und akademische Projekte

- Klassifikations- und Regressionsanalysen

- XGBoost, Random Forest, Logistic Regression und verwandte ML-Workflows

- Forscher, die interpretierbare Machine-Learning-Ergebnisse benötigen

Die Dienstleistungen können umfassen:

- Datenvorverarbeitung

- Erstellung von Machine-Learning-Modellen

- SHAP-Erklärbarkeitsanalyse

- Interpretation der Feature-Importance

- ROC/AUC und Modellbewertung

- Visuelle Berichte und Publikationsgrafiken

- Forschungsfreundliche Erklärungen und Dokumentation

Ich arbeite hauptsächlich mit Python-basierten Workflows und lege den Fokus auf interpretierbares Machine Learning statt auf Black-Box-Vorhersagen.