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Ich werde eine Machine Learning Vorhersage-App mit Python und Streamlit erstellen
Entwickler für maschinelles Lernen
Hallo, ich bin Romil, ein Machine Learning Entwickler mit einem M.Tech in Informatik und Ingenieurwesen sowie einem Bachelor-Abschluss in Informationstechnologie. Ich erstelle Machine Learning Modelle...
Über diesen Service
Suchst du nach einer maßgeschneiderten Machine Learning Lösung, die speziell für deinen Datensatz entwickelt wurde?
Hallo, ich bin Romil Kumar, ein Python- & Machine Learning Entwickler, spezialisiert auf Regression, Klassifikation, prädiktive Analysen und interaktive Streamlit-Webanwendungen.
Services
Maßgeschneiderte Machine Learning Modelle
Regression-Modelle
- Hauspreisvorhersage
- Kosten für Krankenversicherung
- Verkaufs- & Kostenprognosen
- Jedes numerische Vorhersageproblem
Klassifikationsmodelle
- Herzkrankheit Vorhersage
- Spam-Erkennung
- Kundenabwanderung Vorhersage
- Betrugserkennung
- Binäre & Multi-Class Klassifikation
Was enthalten ist
Datenvorverarbeitung & Reinigung
Feature Engineering
Modelltraining & Vergleich
Hyperparameter-Optimierung
Modellevaluation
Interaktive Streamlit-Anwendung
Sauberer Python-Quellcode mit Dokumentation
Algorithmen
- XGBoost
- Random Forest
- Lineare Regression
- Logistische Regression
- Entscheidungsbaum
- Scikit-learn
Evaluationsmetriken
Regression: R², MAE, RMSE
Klassifikation: Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score, Verwirrungsmatrix
Technologie-Stack
Python | Pandas | NumPy | Scikit-learn | XGBoost | Streamlit | Matplotlib | Seaborn
Jede Lösung wird individuell auf deinen Datensatz und deine Projektanforderungen zugeschnitten.
Bitte kontaktiere mich, bevor du eine Bestellung aufgibst
Programmiersprache:
Python
Frameworks:
scikit-learn
Tools:
Jupyter-Notizbuch
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Brauche ich meinen eigenen Datensatz?
Nein. Du kannst deinen eigenen Datensatz bereitstellen oder ich helfe dir, einen geeigneten öffentlichen Datensatz zu finden.
Erhalte ich den Quellcode?
Ja. Jedes Paket enthält sauberen, gut dokumentierten Python-Quellcode.
Welche Algorithmen verwendest du?
Je nach Problem verwende ich lineare Regression, logistische Regression, Random Forest, XGBoost, Entscheidungsbäume und andere Scikit-learn-Modelle.
Kannst du eine Streamlit-Webanwendung erstellen?
Ja. Standard- und Premium-Pakete können eine interaktive Streamlit-Anwendung enthalten.
Unterstützt du sowohl Regression als auch Klassifikation?
Ja. Ich entwickle maßgeschneiderte Modelle für sowohl Regression- als auch Klassifikationsprobleme.
