Je vais concevoir des modèles de machine learning de bout en bout avec prétraitement, entraînement, analyses

Jusqu'à 25k lignes / 5 caractéristiques, données numériques. Prétraitement léger (valeurs manquantes, encodage simple, mise à l’échelle optionnelle) + séparation en train/test. 1 modèle de référence (classification ou régression). Principaux indicateurs + 1 visuel (matrice de confusion ou ROC). 3 à 5 points clés. Code Python inclus.

Jusqu’à 100 000 lignes / 7 caractéristiques. Pipeline de prétraitement robuste (encodage/normalisation, vérifications de qualité des données de base). 1 modèle de référence (Logistique/Linear) + 1 modèle d’arbre ou d’ensemble performant. Métriques + 2 à 3 visualisations (y compris ROC/importance des caractéristiques si applicable). Ajustements légers. Code Python + court README.

Jusqu'à 500k lignes / 15 caractéristiques. Prétraitement avancé + vérifications approfondies de la qualité des données. Comparaison de jusqu'à 3 modèles, réglage ciblé des hyperparamètres, analyse approfondie des erreurs. 3 à 5 visuels + interprétabilité si applicable. Code Python prêt à être remis + documentation.

Je travaille avec des données structurées au format CSV, Excel ou formats tabulaires similaires. Les ensembles de données typiques incluent les données clients, les enregistrements de ventes, les résultats d’enquêtes ou les mesures expérimentales. Si votre ensemble de données est très volumineux ou dans un format différent (par exemple SQL, JSON), n’hésitez pas à m’envoyer un message en premier.

Absolument. Si vous savez déjà quel algorithme vous souhaitez utiliser (par exemple régression logistique, arbre de décision, forêt aléatoire, KNN), faites-le moi savoir et je l’implémenterai. Si vous n’êtes pas sûr, j’analyserai vos données et vos objectifs pour vous recommander l’approche la plus adaptée.

Vos données peuvent nécessiter une approche personnalisée si elles incluent : des colonnes de texte, des catégories à haute cardinalité (ID, emails, URLs), de nombreuses valeurs manquantes, un fort déséquilibre entre les classes, plusieurs colonnes cibles, des dépendances temporelles, un risque de fuite de données ou de lourds besoins en feature engineering. N'hésitez pas à m’envoyer un message.