Je vais construire un modèle de classification en machine learning en Python avec évaluation

Je vais créer des modèles de classification en machine learning fiables en Python, avec une évaluation appropriée et des résultats clairs.

Je me concentre sur une méthodologie correcte plutôt que sur une précision gonflée, pour que vous obteniez des résultats qui ont réellement du sens.

Voici ce que je peux vous aider à faire :

• Modèles de classification en machine learning (Scikit-learn)
• Notebooks Jupyter propres et reproductibles
• Séparation correcte entre entraînement et test (pas de fuite de données)
• Évaluation avec précision, rappel, F1-score
• Comparaison et interprétation des modèles

Explication des packages :

Basic

Créer un modèle de classification ML en supposant un dataset pré-nettoyé, avec évaluation.

Standard

Workflow ML complet incluant prétraitement, plusieurs modèles et évaluation claire.

Premium

Analyse avancée en ML avec comparaison de modèles, interprétation et recommandations claires.

Livrables :

• Jupyter Notebook (.ipynb)
• Mesures d’évaluation et explications
• Code source et documentation (Standard & Premium)

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Ce service se concentre sur l’analyse et la modélisation, pas sur le déploiement ou les API.

Si vous n’êtes pas sûr du package qui correspond à vos besoins, n’hésitez pas à m’envoyer un message avant de commander.