Je vais construire un modèle de prédiction avec une validation statistique complète

Exécuter du code pour ajuster un modèle et obtenir des résultats n'est pas difficile, mais cela ne sert à rien si vous ne pouvez pas lui faire confiance.

La plupart des "analystes de données" peuvent simplement ajuster des modèles, mais ne comprennent pas la mathématique et l'algorithmie derrière ces modèles pour parvenir à une prédiction finale.

Je construis des modèles d'apprentissage automatique supervisé (classification ou régression) avec la rigueur statistique qui distingue les prédictions fiables des prédictions trompeuses. Cela implique une validation appropriée, une évaluation honnête des performances et des résultats que vous pouvez réellement expliquer aux parties prenantes.

Mon objectif est de livrer un modèle que vous pouvez déployer, défendre et utiliser pour prendre des décisions, pas seulement pour obtenir la meilleure métrique sur l'ensemble d'entraînement ou de test.

Ce qui est inclus : chaque étape et technique nécessaire pour obtenir un modèle fiable en utilisant vos données, cela peut inclure le nettoyage et la préparation, une analyse exploratoire, la codification catégorielle, ... jusqu'à l'ajustement, la validation et le réglage du modèle pour le rendre robuste.

Je peux travailler en Python ou R, et je fournirai un code propre, bien commenté et reproductible.