Je vais créer une application de prédiction en apprentissage automatique avec Python et Streamlit
Développeur d'apprentissage automatique
À propos de ce service
Vous cherchez une solution d'apprentissage automatique sur mesure adaptée à votre jeu de données ?
Bonjour, je suis Romil Kumar, développeur Python & apprentissage automatique spécialisé en régression, classification, analytique prédictive et applications web interactives avec Streamlit.
Services
Modèles d'apprentissage automatique personnalisés
Modèles de régression
- Prédiction du prix des maisons
- Prédiction du coût de l'assurance santé
- Prévision des ventes et des coûts
- Toute problématique de prédiction numérique
Modèles de classification
- Prédiction des maladies cardiaques
- Détection de spam
- Prédiction de la perte de clients
- Détection de fraude
- Classification binaire et multi-classe
Ce qui est inclus
Prétraitement et nettoyage des données
Ingénierie des caractéristiques
Entraînement et comparaison des modèles
Optimisation des hyperparamètres
Évaluation des modèles
Application interactive Streamlit
Code source Python propre avec documentation
Algorithmes
- XGBoost
- Forêt aléatoire
- Régression linéaire
- Régression logistique
- Arbre de décision
- Scikit-learn
Métriques d’évaluation
Régression : R², MAE, RMSE
Classification : Précision, Rappel, Score F1, Matrice de confusion
Pile technologique
Python | Pandas | NumPy | Scikit-learn | XGBoost | Streamlit | Matplotlib | Seaborn
Chaque solution est adaptée à votre jeu de données et à vos besoins spécifiques.
Veuillez me contacter avant de passer commande
Langage de programmation:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
Outils:
Jupyter Notebook
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Ai-je besoin de mon propre jeu de données ?
Non. Vous pouvez fournir votre propre jeu de données, ou je peux vous aider à trouver un jeu de données public adapté.
Vais-je recevoir le code source ?
Oui. Chaque package inclut un code source Python propre, bien documenté.
Quels algorithmes utilisez-vous ?
Selon le problème, j'utilise la régression linéaire, la régression logistique, la forêt aléatoire, XGBoost, les arbres de décision et d'autres modèles de Scikit-learn.
Pouvez-vous créer une application web Streamlit ?
Oui. Les packages standard et premium peuvent inclure une application interactive Streamlit.
Supportez-vous à la fois la régression et la classification ?
Oui. Je développe des modèles personnalisés pour les problèmes de régression et de classification.

