Je vais construire un modèle de machine learning pour la classification ou la prédiction de risque

Vous avez besoin d’un modèle de machine learning qui fonctionne réellement sur vos données réelles ? Je crée des pipelines ML de bout en bout, pas seulement des scripts.

Je suis ingénieur en IA & ML (B.Tech CSE, IA & Robotique, VIT Chennai) avec un stage de recherche au DRDO SAG (Ministère de la Défense, Gouvernement de l’Inde). J’ai réalisé :

• Classificateur de risque de crédit : précision de 93 % (XGBoost)
• Pipeline de détection de fraude : ROC-AUC > 0,90 avec SMOTE
• Système de prédiction de maladies : précision de 97,22 %
• Recherche présentée à la conférence internationale ICIPRRDAC '25

Ce que je fournis :

1. Modèles de classification, régression et risque
2. Analyse exploratoire complète (EDA) et prétraitement des données
3. Comparaison de modèles (Logistic Reg, RF, XGBoost, SVM)
4. Importance des caractéristiques et explicabilité du modèle
5. Gestion des données déséquilibrées (SMOTE, pondération des classes)
6. Rapport d’évaluation : précision, F1, ROC-AUC, rappel
7. Code source Python propre et documenté

Cas d’utilisation : détection de fraude, scoring de crédit, prédiction de churn, diagnostic médical et segmentation de clientèle.

Outils : Python, Scikit-Learn, XGBoost, Pandas, Matplotlib

Contactez-moi d’abord, je vais examiner votre dataset et confirmer la meilleure approche de modèle avant que vous passiez commande.