Je vais concevoir et évaluer un modèle de classification en machine learning

Vous avez besoin de prédire la désaffection des clients, la fraude, la conversion, le défaut ou un autre résultat catégorique à partir de vos données ? Je peux construire et évaluer un modèle de classification en machine learning en utilisant Python et des bibliothèques standard du secteur.

Je vais créer un pipeline reproductible de machine learning pour la classification avec Python.

Selon votre projet, je peux travailler avec la régression logistique, la forêt aléatoire, le gradient boosting et XGBoost.

L’analyse peut inclure le prétraitement des données, la gestion du déséquilibre des classes, l’optimisation des hyperparamètres, l’ajustement du seuil de classification et l’évaluation du modèle à l’aide de métriques appropriées telles que la précision, le rappel, le score F1, ROC AUC et PR AUC.

Je peux également fournir des explications sur l’importance des caractéristiques ou SHAP pour mieux comprendre les prédictions du modèle.

Vous recevrez un code/notebook Python propre, les résultats d’évaluation et des visualisations claires.