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Ich werde ein Machine-Learning-Modell für Vorhersagen mit Python erstellen
Datenwissenschaftler
Hallo, ich bin Rashid, ein Data-Science-Profi, der leidenschaftlich daran arbeitet, Rohdaten in bedeutungsvolle Erkenntnisse und praktische Lösungen zu verwandeln. Mein Fokus liegt auf Genauigkeit, Kl...
Über diesen Service
Suchst du einen zuverlässigen Machine-Learning-Experten, der genaue, einsatzbereite Modelle für deine Daten entwickelt?
Ich bin ein auf Python basierender Data Scientist, spezialisiert auf den Aufbau und die Feinabstimmung von ML-Modellen mit Scikit-learn, XGBoost und Pandas. Ich habe praktische Erfahrung bei der Lösung realer Probleme wie Preisvorhersage, Klassifikation und Nachfrageprognose.
Was ich anbiete:
- Datenbereinigung & Vorverarbeitung
- Modellaufbau (Regression, Klassifikation, Clustering)
- Hyperparameter-Optimierung für beste Genauigkeit
- Modellevaluation mit klaren Metriken (R², Genauigkeit, F1-Score)
- Gut dokumentierter, sauberer Code
Aktuelles Projekt: Entwicklung eines Automobil-Preisschätzmodells mit XGBoost, das einen R²-Wert von 0,94 erreicht und eine durchschnittliche Vorhersageabweichung von nur 1700 Dollar aufweist, trainiert und verglichen mit 10 verschiedenen Regressionsmodellen.
Ich nutze Jupyter Notebook, Excel, Scikit-learn und Pandas, um zuverlässige, gut getestete Modelle zu liefern, die auf deine Daten zugeschnitten sind.
Lass uns dein Projekt besprechen – schick mir vor der Bestellung eine Nachricht, wenn du einen eigenen Datensatz oder spezielle Anforderungen hast!
Programmiersprache:
Python
•
SQL
Frameworks:
scikit-learn
•
Panda
Tools:
Jupyter-Notizbuch
•
Excel
•
Colab
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Brauche ich meinen Datensatz, bevor ich eine Bestellung aufgebe?
Nicht unbedingt, aber wenn du einen bestimmten Datensatz hast, teile ihn mir bitte vor der Bestellung per Nachricht mit, damit ich die Machbarkeit bestätigen und dir einen genauen Zeitplan nennen kann.
Welche Algorithmen verwendest du für den Modellaufbau?
Ich nutze Scikit-learn-basierte Algorithmen wie lineare/logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, K-Means und XGBoost, abhängig von deinen Daten und dem Problemtyp.
Bekomme ich den Quellcode?
Der Quellcode ist in den Paketen Standard und Premium enthalten. Im Basic-Paket ist er nicht enthalten, kann aber als Extra hinzugefügt werden.
In welchem Format erhalte ich die endgültige Lieferung?
A: Du erhältst eine Jupyter Notebook (.ipynb) Datei mit sauberem, kommentiertem Code sowie einen Bewertungsbericht, der die Leistung des Modells erklärt.
Kannst du mit einem Datensatz im Excel- oder CSV-Format arbeiten?
Ja, ich kann mit Datensätzen in CSV, Excel oder den gängigsten tabellarischen Formaten arbeiten.
