Ich trainiere, feineinstelle und bewerte Machine-Learning-Modelle in Python

Dein Modell ist nur so gut wie seine Evaluation. Ich trainiere, justiere und bewerte Machine-Learning-Modelle auf DEINEN Daten ehrlich, sodass du genau weißt, wie gut dein Modell vor echten Entscheidungen abschneidet.

Ich bin Sahil, AI/ML-Ingenieur. Zu meinen eigenen Projekten gehören ein Flight-Delay-Predictor (XGBoost, End-to-End-Pipeline mit Streamlit + FastAPI) und Kreditrisiko-/Loan-Prediction-Modelle (ML + Deep-Learning-Klassifikation) mit ordentlicher Aufbereitung, Pipelines und Evaluation – nicht nur ein schnelles .fit().

Was ich mache:

Datenaufbereitung & Feature Engineering (Pipelines, kein Data Leakage)

Modelltraining mit scikit-learn & XGBoost Klassifikation und Regression

Hyperparameter-Tuning & Cross-Validation

Ehrliche Evaluation: Accuracy, F1, Precision/Recall, ROC-AUC / RMSE, MAE, R²

Modellvergleich mit Grafiken: Verwechslungsmatrix, Feature-Importance, Lernkurven

Eine klare Berichtsdatei, die erklärt, was die Zahlen bedeuten und was als Nächstes zu verbessern ist

Du erhältst die trainierte Modell-Datei, ein sauber annotiertes Notebook und einen Evaluationsbericht, auf den du tatsächlich aufbauen kannst.

Nicht sicher, welches Paket passt? Sende mir vor der Bestellung deinen Datensatz und die Zielspalte – ich sage dir ehrlich, welches am besten passt.