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Je vais effectuer le nettoyage des données et l'ingénierie des caractéristiques pour améliorer votre modèle
Je suis Abdelwahed (appelez-moi Abdel), un data scientist de haut niveau avec plus de 7 ans d’expérience. Je possède deux Master en Big Data Analytics et Data Science Executive, et j’ai été reconnu co...
À propos de ce service
Vous avez du mal avec des données tabulaires désordonnées ou un modèle peu performant ?
Je me spécialise dans le nettoyage de données, le prétraitement de données et la création de caractéristiques pour le machine learning tabulaire (classification et régression) en utilisant Python, Pandas et scikit-learn.
En tant que Master Kaggle et formateur en science des données, je propose :
- Des pipelines sûrs contre la fuite de données, reproductibles
- Des améliorations mesurables sur la précision, F1, AUC ou RMSE
Ce que je fais
- Nettoyage de données : valeurs manquantes, valeurs aberrantes, doublons, correction de types, encodage et mise à l’échelle
- Création de caractéristiques : caractéristiques liées au domaine, interactions et temporelles (sans fuite)
- Reproductibilité : pipelines avec graines + documentation claire
Livrables
- Notebook Jupyter
- Dictionnaire de caractéristiques
- Comparaisons de métriques avant/après
À qui je m’adresse
- Équipes commerciales ayant besoin de données prêtes pour l’analyse
- Praticiens en ML et Kagglers cherchant à améliorer leurs modèles
- Chercheurs académiques exigeant des résultats transparents
Envoyez-moi la taille de votre dataset, la colonne cible, le type de problème et la métrique, et je vous recommanderai la meilleure approche ou élaborerai une offre personnalisée de création de caractéristiques adaptée à vos besoins.
Langage de programmation:
Python
•
R
•
MATLAB
Frameworks:
Scikit-learn
•
SimpleCV
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Outils:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
•
RStudio
FAQ
Traduction automatique
Les fonctionnalités que vous créez amélioreront-elles la performance de mon modèle ?
Oui. Je me concentre sur la création de fonctionnalités qui sont statistiquement significatives et pertinentes pour votre variable cible.
Testerez-vous les fonctionnalités sur un modèle pour vérifier si elles fonctionnent ?
Oui. J’évaluerai les fonctionnalités ingénierisées en utilisant un modèle de base pour m’assurer qu’elles contribuent positivement à la performance.
Fournirez-vous le code pour l’ingénierie des fonctionnalités ?
Oui. Tous les packages incluent le code pour les fonctionnalités ingénierisées. SEUL le package **Premium** fournit un script Python pour générer des fonctionnalités plus utiles pour une utilisation future.
Dois-je vous envoyer mon modèle ou simplement le jeu de données ?
Vous pouvez simplement envoyer votre jeu de données. J’appliquerai un modèle de base pour évaluer l’impact des fonctionnalités ingénierisées. Cependant, si vous avez un modèle existant, le partager permettra une ingénierie de fonctionnalités plus adaptée.
Puis-je demander la création de fonctionnalités spécifiques ?
Absolument. Vous pouvez suggérer des fonctionnalités spécifiques. Je les intégrerai si cela est faisable, mais je ne peux pas garantir leur impact sur la performance de votre modèle.
Pouvez-vous ajuster mon modèle après l’ingénierie des fonctionnalités ?
L’ajustement du modèle n’est pas inclus dans cette prestation. Cependant, cela peut être ajouté en service supplémentaire. Contactez-moi pour discuter d’une offre personnalisée adaptée à vos besoins.
Pouvez-vous expliquer comment utiliser ces fonctionnalités dans mon modèle ?
Absolument. Vous recevrez un Jupyter Notebook montrant comment chaque fonctionnalité a été construite et comment les intégrer dans votre pipeline ML.
Comment savez-vous quelles fonctionnalités créer ?
J’analyse vos données et votre objectif, puis je conçois des fonctionnalités qui ont le plus de chances d’améliorer la précision des prédictions, y compris transformations, ratios et termes d’interaction si nécessaire.
Pouvez-vous faire une offre personnalisée?
Absolument. Envoyez-moi un message avec la taille du dataset (lignes × colonnes), la tâche (classification/régression), la métrique préférée (par exemple, F1, RMSE) et le délai. Je vous recommanderai le meilleur package ou vous enverrai une offre personnalisée avec un plan défini et un prix.
