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Verbinden Sie sich mit Ihrer KI
Ich erstelle und optimiere maschinelles Lernen Regressionsmodelle in Python
Ingenieur für KI und maschinelles Lernen
Hi! Ich bin Prathamesh, AI- & Machine-Learning-Ingenieur mit Schwerpunkt Python, Generative AI und Deep Learning.
Ich baue intelligente Lösungen, darunter AI-Chatbots, RAG-Anwendungen, AI-Agents, Mac...
Über diesen Service
Suchst du nach einem zuverlässigen Maschinelles Lernen Regressionsmodell?
Mit 2 Jahren Erfahrung in KI, Maschinellem Lernen und prädiktiver Analyse helfe ich, Rohdaten in sinnvolle Erkenntnisse mit Python zu verwandeln.
WAS ICH TUN WERDE:
Daten laden und verstehen
Daten bereinigen und vorverarbeiten
Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern
Feature Engineering und Auswahl
7 bis 8 Regressionsmodelle trainieren und vergleichen
Modelle bewerten mit R², MAE, RMSE und MAPE
Hyperparameter-Tuning mit GridSearchCV oder RandomizedSearchCV
das bestleistungende Modell auswählen und liefern
ALGORITHMEN: Lineare Regression, Ridge, Lasso, Entscheidungsbaum, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost und CatBoost.
TECHNOLOGIEN: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Jupyter Notebook und Google Colab.
WAS DU BEKOMMST:
Sauberer und organisierter Python-Code
Trainiertes Modell und Leistungsvergleich
Modellbewertung und Optimierung
Professionelle Projekterstellung
Ich biete End-to-End-Lösungen im maschinellen Lernen Regressionsbereich für Geschäfts-, akademische- und prädiktive Analytics-Projekte an.
Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, um dein Dataset und deine Anforderungen zu besprechen!
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Muss ich meinen eigenen Datensatz bereitstellen?
Ja, bitte liefere dein Dataset als CSV, Excel oder in einem anderen unterstützten Format. Falls du kein Dataset hast, kontaktiere mich zuerst, um dein Projektziel und mögliche Optionen zu besprechen.
Welche Regressionsalgorithmen wirst du verwenden?
Ich kann 7–8 Regressionsalgorithmen trainieren und vergleichen, darunter Lineare Regression, Random Forest, Entscheidungsbaum, XGBoost, CatBoost und Gradient Boosting. Die Auswahl hängt von deinem Dataset und den Projektanforderungen ab.
Bietest du Hyperparameter-Optimierung an?
Ja! Ich verwende GridSearchCV oder RandomizedSearchCV, um das bestleistende Regressionsmodell zu optimieren und seine Leistung anhand geeigneter Bewertungsmetriken zu verbessern.
Was erhalte ich nach Abschluss des Projekts?
Du erhältst den Python-Quellcode, Jupyter Notebook, Ergebnisse des Modellvergleichs, Bewertungsmetriken und die trainierte Modell-Datei. Weitere Deliverables können vor der Bestellung besprochen werden.
