Je vais construire un modèle prédictif d'apprentissage automatique en Python

Prédire les résultats tels que le churn, le risque ou la demande donne aux entreprises un avantage réel par rapport à la simple réaction à ce qui s'est déjà produit.

Je suis analyste de données avec une formation en ingénierie, et je crée des modèles d'apprentissage automatique pratiques en utilisant Python, Pandas et Scikit-learn. Mon projet phare : un modèle de prédiction du risque de crédit entraîné sur 150 000 dossiers clients avec Random Forest, atteignant 74 % de détection des paiements en retard et une économie estimée à 9,7 millions de dollars pour le cas d'affaires.

Je peux créer des modèles pour :

Classification (churn, risque, détection de fraude)

Régression (prévision des ventes, prédiction de la demande)

Analyse exploratoire des données avant la modélisation

Ce que vous obtenez :

Code Python propre et documenté (Jupyter Notebook ou script)

Évaluation du modèle (précision, rappel, matrice de confusion)

Explication en langage simple de ce que le modèle a trouvé et pourquoi c'est important

Optionnellement, un tableau de bord Power BI pour visualiser les résultats

Je me concentre sur des modèles honnêtes quant à leurs limites et clairs sur l'impact commercial, pas seulement sur les scores de précision.

Envoyez-moi votre dataset et la variable cible, et voyons ce qui est prévisible dans vos données.