Je vais concevoir un modèle d'apprentissage automatique pour la classification et la régression

Vous avez des données. Vous avez besoin de prédictions.

Je crée des modèles de machine learning prêts pour la production en Python, pas

des exemples simplifiés, mais de vrais modèles avec une évaluation appropriée, une validation croisée,

et une explication claire en français de ce qui influence les prédictions.

CE QUE JE CONSTRUIS

• Classification churn, fraude, scoring de crédit, diagnostic
• Régression prédiction de prix, prévision de la demande, estimation des ventes
• Catégorisation multi-classe de produits, niveaux de risque
• Classement et scoring : lead scoring, scores de crédit

CE QUE VOUS RECEVEZ

• Fichier du modèle entraîné (.pkl) prêt à déployer
• Notebook Jupyter complet, propre et commenté
• Rapport d’évaluation : AUC, F1, Précision, Rappel, MCC
• Importance des variables : quelles variables influencent les prédictions
• Explication commerciale en français clair, pas seulement des chiffres
• Estimation honnête des performances avec validation croisée en 5 plis

MA MÉTHODE

Je compare plusieurs algorithmes, évalue chacun de manière honnête,

et recommande le meilleur avec des preuves.

Projet réel : AgroCredit ML System 2000 agriculteurs, 52 variables,

5 modèles comparés. Meilleur résultat : ROC-AUC = 0.989.

OUTILS

Python · scikit-learn · XGBoost · LightGBM · SHAP · Pandas

Contactez-moi avec les détails de votre dataset avant de commander.

Je confirmerai la portée et le délai. Pas de surprises.