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Je vais construire des modèles ML prédictifs pour classer et prévoir les résultats
Data scientist Python, apprentissage automatique et APIs
Data Scientist
Je suis un freelance dédié, spécialisé dans l'analyse de données et l'apprentissage automatique. J'aide mes clients à nettoyer, analyser et interpréter leurs données pour en tirer des i...
À propos de ce service
Je crée des modèles d'apprentissage automatique prédictifs en Python pour la classification, la prévision de churn et la détection de fraude en utilisant un code propre, évalué et explicable. Chaque modèle est testé correctement et ajusté selon la métrique qui compte vraiment pour votre cas d'utilisation, pas seulement la précision.
Ce que je propose :
- Modèles de classification (churn, fraude, risque, comportement client)
- Comparaison de modèles entre Régression Logistique, Forêt Aléatoire et XGBoost
- Prétraitement des données : nettoyage, ingénierie des caractéristiques, gestion des données déséquilibrées
- Évaluation des modèles avec précision, précision, rappel, F1-score et visualisations
- Explicabilité des modèles (SHAP) pour comprendre pourquoi les prédictions se produisent
- Notebooks Jupyter prêts pour le déploiement
Ce que vous recevrez :
- Un modèle entraîné et évalué
- Des métriques de performance claires avec des insights visuels
- Un code Python propre et réutilisable
- Des prédictions dans le format de votre choix (CSV/Excel)
Pourquoi travailler avec moi :
- Honnêteté sur les compromis, j'explique ce que le modèle peut et ne peut pas faire
- Livraison rapide et communication claire
- Révisions jusqu'à votre satisfaction
(Contactez-moi avant de commander pour que je comprenne vos données et votre variable cible, et confirmer la bonne approche pour votre projet.)
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FAQ
Traduction automatique
Quel type de données acceptez-vous ?
Je travaille avec des fichiers CSV, Excel ou des ensembles de données structurés.
Quels types de modèles d’apprentissage automatique pouvez-vous créer ?
Je peux construire des modèles de classification et de régression en utilisant des algorithmes comme la Régression Logistique, la Forêt Aléatoire et XGBoost. Je choisirai l'approche la plus adaptée en fonction de votre dataset et de vos objectifs.
Dois-je fournir un ensemble de données ?
Oui, idéalement vous fournissez votre propre dataset. Si vous n'en avez pas, je peux utiliser un dataset public pour la démonstration ou les tests.
Allez-vous expliquer les résultats et les métriques ?
Oui. J'explique la performance du modèle à l'aide de métriques comme la précision, le rappel, le F1-score et la matrice de confusion, accompagnées de visualisations pour rendre les résultats faciles à comprendre.
Pouvez-vous gérer de grands ensembles de données ou des données désordonnées ?
Oui. Je m'occupe du nettoyage des données, du traitement des valeurs manquantes et de l'ingénierie des caractéristiques pour préparer des datasets complexes ou désordonnés avant la modélisation.
Vais-je recevoir le code Python du modèle ?
Oui. Je fournis un code Python propre et bien structuré ou un Jupyter Notebook pour que vous puissiez réutiliser ou étendre le modèle ultérieurement.
Pouvez-vous exporter les prédictions en Excel ou CSV ?
Oui, les prédictions peuvent être livrées en format CSV ou Excel sur demande.
