Je vais concevoir un modèle ML de détection ou de classification de fraude en python

Souhaitez-vous détecter la fraude, prédire le churn, classer les clients ou créer un modèle ML binaire ou multiclass à partir de vos données ?

Je suis développeur ML en Python avec 5 projets déployés, dont un système de détection de fraude atteignant un ROC-AUC de 0,98 avec XGBoost et l’explicabilité SHAP.

Ce que je fournis :

• Modèle ML entraîné (XGBoost, Forêt Aléatoire, Régression Logistique adapté à vos données)
• Rapport d’évaluation complet (précision, rappel, F1, ROC-AUC)
• Graphiques d’importance des caractéristiques SHAP pour comprendre pourquoi le modèle prédit ce qu’il prédit
• Code Python propre, commenté et prêt à exécuter ou modifier
• Tableau de bord Streamlit optionnel pour visualiser les résultats de façon interactive

Je travaille avec :

• Données tabulaires (CSV, Excel, export SQL)
• Jeux de données déséquilibrés (SMOTE, pondération des classes)
• Toute problématique de classification : fraude, churn, risque de défaut, spam, diagnostic médical

Mon portfolio inclut :

• Système de détection de fraude ROC-AUC 0,98, XGBoost + SHAP
• Moteur d’évaluation du risque de défaut de prêt avec plus de 1,3 million d’enregistrements
• Analyseur de risque de faillite basé sur l’IA

Contactez-moi avant de commander si vous n’êtes pas sûr que votre projet corresponde, je vous dirai honnêtement.