Je vais concevoir des modèles de machine learning prédictifs

Je conçois et entraîne des modèles en Python (Scikit-learn, XGBoost, Random Forest, régression logistique, clustering) pour vous aider à classer des clients, prévoir des résultats et découvrir des tendances.

Les livrables incluent un jeu de données propre, un modèle entraîné, des métriques d’évaluation et des visualisations.

Ce que je propose :

• Nettoyage et prétraitement des données
• Modèles de classification, régression, clustering
• Comparaison et ajustement de modèles
• Rapports de précision (précision, rappel, F1-score)
• Visualisations : matrice de confusion, importance des variables, courbes ROC
• Jupyter Notebook et documentation

Note importante sur les champs du package :

• Questions d’enquête = caractéristiques/variables analysées
• Répondants analysés = lignes du jeu de données
• Résumé des insights = rapport d’évaluation
• Visualiser les résultats = graphiques/diagrammes
• Analyse en texte libre = NLP (optionnel)
• Rédaction des questions = non inclus

Obtenez des modèles ML rapides, clairs et fiables, adaptés à vos besoins professionnels ou de recherche.

Note sur le champ Respondents analysés :

Ce champ est limité à un maximum de 1 000.

Dans ce service, chaque unité est traitée comme 1 000 lignes de données.

Si votre jeu de données est plus volumineux ou comporte des exigences particulières, veuillez me contacter d’abord pour que je puisse confirmer le meilleur package.