Je vais construire un modèle de prédiction du prix des voitures avec machine learning en Python
Analystes de données, SPSS, Power BI, Python, Tableau, ML, SQL, R, R Studio, Minitab
À propos de ce service
Je vais créer un modèle précis de prédiction du prix des voitures avec Python et machine learning
Vous souhaitez prévoir avec précision le prix des voitures d'occasion ? Vous êtes au bon endroit !
Je vais élaborer un modèle professionnel et précis de prédiction du prix des voitures en utilisant Python, Scikit-Learn, Pandas et des techniques de régression en machine learning.
CE QUE VOUS OBtiENDREZ :
Forfait de base :
- Nettoyage et prétraitement des données
- 1 modèle ML (Régression linéaire)
- Rapport de précision (score R2, MAE, RMSE)
- Notebook Jupyter (.ipynb) + code Python
Forfait standard (LE PLUS POPULAIRE) :
- Tout dans le forfait de base
- Analyse exploratoire complète (EDA) avec de beaux graphiques
- Comparaison de 2 modèles (Régression linéaire + Forêt aléatoire)
- Sélection du meilleur modèle
- Prédictions sur vos nouvelles données
Forfait premium :
- Tout dans le standard
- 3 modèles avancés (Régression linéaire + Forêt aléatoire + XGBoost)
- Optimisation des hyperparamètres pour plus de 95 % de précision
- Explication vidéo du code
- Guide de déploiement + support pendant 7 jours
TECHNOLOGIES QUE J'UTILISE :
Python, Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook, Google Colab
POURQUOI ME CHOISIR ?
- Code 100 % propre et commenté
- Précision élevée
- Livraison rapide
Support complet. Contactez-moi avant de commander pour discuter de votre dataset !
Langage de programmation:
Python
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
Outils:
Jupyter Notebook
•
Excel
•
Colab
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
De quoi avez-vous besoin pour commencer le projet de prédiction du prix des voitures ?
J'ai besoin de votre dataset (fichier CSV/Excel) avec les détails de la voiture comme l'année, le kilométrage, le type de carburant, etc. Si vous n'avez pas de données, je peux utiliser un dataset d'exemple. Contactez-moi d'abord, s'il vous plaît.
Quels modèles allez-vous utiliser pour la prédiction ?
J'utiliserai la régression linéaire, la forêt aléatoire et XGBoost. Je compare tous les modèles et livre le meilleur avec la précision la plus élevée (score R2, MAE).
Fournirez-vous le code source et une explication ?
Oui ! Vous recevrez un code Python propre dans un notebook Jupyter (.ipynb) avec des commentaires, ainsi que des graphiques et un rapport. Dans le forfait premium, vous obtenez aussi une vidéo explicative.
Pouvez-vous prévoir le prix pour mes nouvelles données de voiture ?
Oui, après avoir construit le modèle, je le testerai sur vos nouvelles données de voiture et vous fournirai les prix prédits dans un fichier Excel/CSV.

