Je vais construire des modèles d'apprentissage automatique pour la classification et la régression

Je travaille principalement avec des jeux de données structurés ou tabulaires tels que des fichiers CSV et Excel contenant des caractéristiques numériques ou catégoriques. Si vous n’êtes pas sûr que votre dataset soit adapté, veuillez m’envoyer un message avant de commander.

Non. Expliquez simplement ce que vous souhaitez prédire, et je vais examiner votre variable cible et recommander l’approche d’apprentissage automatique la plus adaptée.

Je compare les algorithmes appropriés en fonction de votre dataset, du type de problème et des métriques d’évaluation. Selon le projet, j’utilise des modèles tels que la régression logistique ou linéaire, la forêt aléatoire, XGBoost, LightGBM, CatBoost, SVM ou KNN.

Selon le package, vous recevrez un code source Python propre, un Jupyter Notebook, un workflow de prétraitement, un modèle entraîné, des résultats d’évaluation, des visualisations pertinentes et la documentation du modèle.

Oui. Je peux gérer des problèmes courants tels que les valeurs manquantes, les caractéristiques catégoriques, la mise à l’échelle, l’ingénierie des caractéristiques et le déséquilibre des classes en utilisant des techniques de prétraitement appropriées.

Aucune précision fixe ne peut être garantie car la performance du modèle dépend de la qualité, de la taille, de l’équilibre et des informations prédictives du dataset. J’utiliserai des méthodes de validation, des métriques et des optimisations appropriées pour obtenir un résultat fiable.

Oui. Le package Premium peut inclure une intégration API Flask afin que le modèle entraîné puisse accepter des entrées et retourner des prédictions via une API. Le déploiement sur le cloud n’est pas inclus sauf accord séparé.