Costruirò modelli di classificazione ML usando Python

Hai bisogno di un modello di classificazione che funzioni davvero, non solo di un notebook che gira?

Creo modelli di classificazione ML personalizzati in Python usando scikit-learn e XGBoost per compiti come churn, frodi, spam, sentiment, rilevamento medico e malware.

Il mio background è ML + cybersecurity: ho costruito un rilevatore di ransomware Android in tempo reale (XGBoost, Kafka, Docker) con 97,42% di precisione e ~53 ms di latenza, e sono il primo autore di un articolo pubblicato sul rilevamento delle intrusioni basato su AI.

COSA OTTIENI:

Pulizia e preprocessing dei dati

Selezione e ingegneria delle feature

Gestione di dati sbilanciati (SMOTE, pesi delle classi)

Random Forest, albero decisionale, regressione logistica, XGBoost

Ottimizzazione degli iperparametri e cross-validation

Accuratezza, Precision, Recall, F1, ROC-AUC, matrice di confusione

Codice Python pulito e commentato (Jupyter Notebook)

Riassunto dei risultati in italiano semplice

PAKET:

Base: 1 modello, preprocessing, valutazione

Standard: 2 modelli, tuning, cross-validation, valutazione dettagliata

Premium: fino a 3 modelli, tuning, rapporto completo, codice sorgente

Scrivimi prima di ordinare con il tuo dataset (CSV/Excel), colonna target e obiettivo, così posso confermare scope e prezzo.