Je vais concevoir des modèles de machine learning prédictifs avec python
À propos de ce service
Avez-vous des données et souhaitez utiliser l'apprentissage automatique pour prédire des résultats futurs, le comportement des clients, les ventes, les risques ou la performance de votre entreprise ?
Je vais construire un *modèle personnalisé de machine learning prédictif en utilisant Python* basé sur votre jeu de données et votre objectif commercial ou de recherche.
Je peux vous aider avec :
* Prédiction des ventes
* Prédiction de la désaffection des clients
* Prédiction des achats des clients
* Prédiction de la demande
* Prédiction du chiffre d'affaires
* Prédiction des prix
* Prédiction des risques
* Évaluation des prospects
* Classification des clients
* Prédiction du turnover des employés
* Problèmes de régression
* Problèmes de classification
## Modèles de machine learning que je peux utiliser
Selon votre jeu de données et votre problème, je peux travailler avec :
* Régression linéaire
* Régression logistique
* Arbres de décision
* Forêt aléatoire
* XGBoost
* Gradient boosting
* Machines à vecteurs de support
* K plus proches voisins
* Autres modèles de machine learning appropriés
Je sélectionnerai et comparerai les modèles appropriés en fonction de vos données plutôt que d'utiliser un seul algorithme pour tous les problèmes.
## Ce que je ferai
Nettoyage et prétraitement des données
Analyse exploratoire des données
Sélection des variables
Préparation des données d'entraînement/test
Développement du modèle de machine learning
Comparaison de plusieurs modèles si nécessaire
Un modèle par
FAQ
Traduction automatique
Sur quels types de problèmes de prédiction pouvez-vous travailler ?
Je peux travailler sur des problèmes de régression et de classification tels que la prédiction des ventes, la prédiction de la désaffection, la prédiction de la demande, la prédiction du comportement des clients, la prédiction des prix, la prédiction des risques, et des projets d'analytique prédictive similaires.
Pouvez-vous utiliser XGBoost ?
Oui. Je peux utiliser XGBoost, Forêt aléatoire, Gradient boosting, Régression logistique, Régression linéaire, et d'autres algorithmes de machine learning appropriés.
Choisirez-vous le meilleur modèle ?
Oui. Lorsque cela est pertinent, je peux comparer plusieurs modèles et sélectionner celui qui donne les meilleurs résultats selon des métriques d’évaluation adaptées.
Quel type de données acceptez-vous ?
Je peux travailler avec des jeux de données structurés tels que CSV, Excel, et autres tableaux de données similaires.
Vais-je recevoir le code Python ?
Oui. Vous recevrez le notebook Python/Jupyter complet utilisé pour l’analyse et la modélisation.
Allez-vous expliquer les résultats ?
Oui. Je vais expliquer la performance du modèle, les résultats de la prédiction, les variables importantes, et ce que signifient les résultats dans un langage compréhensible.
Pouvez-vous garantir la précision des prédictions ?
Aucun modèle de machine learning ne peut garantir une précision parfaite. La performance du modèle dépend fortement de la qualité, de la taille, de la pertinence et de la structure des données disponibles.
