Ich erstelle genaue Regressions- und Verkaufsprognosemodelle in Python
Datenwissenschaftler
Über diesen Service
- Möchtest du Verkaufszahlen, Preise, Umsätze oder eine andere kontinuierliche Zahl vorhersagen? Ich erstelle dir ein Regressionsmodell, das tatsächlich bewertet wird – nicht nur angepasst.
- Was du bekommst:
- - Komplette Datenbereinigung & Vorverarbeitung (fehlende Werte, Ausreißer, Kodierung)
- - Feature Engineering, um das Signal aus deinen Daten zu extrahieren
- - Vergleich mehrerer Modelle – Linear, Ridge, Lasso, Random Forest, Gradient Boosting
- - Ehrliche Bewertung: MAE, RMSE, R2 mit Train/Test-Split oder Kreuzvalidierung
- - Klare Diagramme, die zeigen, was deine Vorhersagen beeinflusst
- - Sauberer, kommentierter Python-Code (Jupyter Notebook)
- So arbeite ich: Ich vergleiche mehrere Modelle und wähle den Gewinner durch Kreuzvalidierung – der gleiche Prozess wie bei meinem Ames Housing Preis-Modell (Gradient Boosting, 5-fache Kreuzvalidierung). Du weißt genau, wie genau das Modell ist und wo es versagen kann. Keine Black Boxes.
- Sende mir deinen Datensatz (CSV/Excel) und was du vorhersagen möchtest – ich antworte dir innerhalb weniger Stunden mit einem Plan.
Programmiersprache:
Python
•
Colab
Frameworks:
scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
APIs:
Andere
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Probleme kannst du lösen?
Ich arbeite an Problemen der kontinuierlichen Wertvorhersage wie Verkaufsprognosen, Preisvorhersagen, Umsatzerfassung und ähnlichen Regressionsaufgaben.
Was muss ich bereitstellen?
Du musst bereitstellen: Dein Dataset (CSV, Excel usw.) Eine klare Beschreibung dessen, was du vorhersagen möchtest Eventuelle spezielle Anforderungen
Erhalte ich den Quellcode?
Ja. Du erhältst sauberen und gut dokumentierten Quellcode.
Garantierst du hohe Genauigkeit?
Kein ehrlicher Verkäufer kann Genauigkeit garantieren – das hängt von deinen Daten ab. Ich garantiere eine ordnungsgemäße Schulung, ehrliche Bewertung und transparente Berichterstattung darüber, wie gut das Modell tatsächlich funktioniert.

