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Ich werde vorhersagende ML-Modelle erstellen, um Ergebnisse zu klassifizieren und vorherzusagen
Python Data Scientist, Machine Learning und APIs
Data Scientist
Ich bin ein engagierter Freelancer, der sich auf Datenanalyse und maschinelles Lernen spezialisiert hat. Ich helfe Kunden dabei, Daten zu bereinigen, zu analysieren und zu interpretiere...
Über diesen Service
Ich erstelle vorhersagende Machine-Learning-Modelle in Python für Klassifikation, Churn-Prognose und Betrugserkennung mit sauberem, bewertetem und erklärbarem Code. Jedes Modell wird sorgfältig getestet und auf die Metrik abgestimmt, die für deinen Anwendungsfall wirklich wichtig ist, nicht nur auf Genauigkeit.
Was ich anbiete:
- Klassifikationsmodelle (Churn, Betrug, Risiko, Kundenverhalten)
- Modellvergleich zwischen Logistic Regression, Random Forest und XGBoost
- Datenvorverarbeitung: Reinigung, Feature Engineering, Umgang mit unausgeglichenen Daten
- Modellevaluation mit Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score und Visualisierungen
- Modelerklärbarkeit (SHAP), damit du verstehst warum Vorhersagen passieren
- Bereit für Deployment: Jupyter-Notebooks
Was du bekommst:
- Ein trainiertes und bewertetes Modell
- Klare Leistungskennzahlen mit visuellen Einblicken
- Sauberen, wiederverwendbaren Python-Code
- Vorhersagen im gewünschten Format (CSV/Excel)
Warum mit mir arbeiten:
- Ich bin ehrlich bei den Kompromissen und erkläre, was das Modell kann und was nicht
- Schnelle Lieferung und klare Kommunikation
- Revisionsschleifen, bis du mit dem Ergebnis zufrieden bist
(Schreib mir vor der Bestellung, damit ich deine Daten und Zielvariable verstehe und den richtigen Ansatz für dein Projekt bestätigen kann.)
Mein Portfolio
Meine weiteren Dienstleistungen im Bereich Datenwissenschaft & ML
FAQ
Automatische Übersetzung
Welche Art von Daten akzeptierst du?
Ich arbeite mit CSV, Excel oder strukturierten Datensätzen.
Welche Arten von Modellen für maschinelles Lernen können Sie erstellen?
Ich kann Klassifikations- und Regressionsmodelle mit Algorithmen wie Logistic Regression, Random Forest und XGBoost erstellen. Ich wähle die geeignetste Methode basierend auf deinem Datensatz und deinen Zielen.
Muss ich einen Datensatz bereitstellen?
Ja, idealerweise stellst du deinen eigenen Datensatz bereit. Falls nicht, kann ich auch mit einem öffentlichen Datensatz für Demonstrations- oder Testzwecke arbeiten.
Wirst du die Ergebnisse und Metriken erklären?
Ja. Ich erkläre die Modellleistung anhand von Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score und Verwirrungsmatrix, ergänzt durch Visualisierungen, um die Ergebnisse verständlich zu machen.
Kannst du große oder unordentliche Datensätze bearbeiten?
Ja. Ich kümmere mich um Datenbereinigung, fehlende Werte und Feature Engineering, um unordentliche oder komplexe Datensätze vor dem Modellieren vorzubereiten.
Bekomme ich den Python-Code für das Modell?
Ja. Ich liefere sauberen, gut strukturierten Python-Code oder ein Jupyter Notebook, damit du das Modell später wiederverwenden oder erweitern kannst.
Kannst du Vorhersagen in Excel oder CSV exportieren?
Ja, Vorhersagen können auf Wunsch im CSV- oder Excel-Format geliefert werden.
