Farò eda e costruirò un modello di machine learning in jupyter notebook

Hai bisogno di un'analisi esplorativa dei dati pulita e di un modello di machine learning funzionante per il tuo progetto, compito o ricerca senza il peso della deployment?

Consegno notebook Jupyter completamente documentati che coprono:

Pulizia e preprocessing dei dati (valori mancanti, encoding, outlier)

Analisi esplorativa dei dati con visualizzazioni chiare (matplotlib/seaborn)

Feature engineering e selezione

Costruzione del modello classificazione o regressione (Logistic Regression, Random Forest, KNN, ecc.)

Valutazione del modello con accuratezza, matrice di confusione e altri metriche rilevanti

Commenti chiari e spiegazioni in markdown per facilitare la comprensione, anche se stai imparando

Questo è perfetto per:

- compiti universitari e progetti di semestre

- articoli di ricerca che necessitano di una sezione modello/risultati

- costruzione di portfolio per studenti di data science

- prototipazione rapida prima della piena deployment

Ho lavorato su diversi dataset come churn dei clienti, approvazione di prestiti, previsione dei costi assicurativi, classificazione del reddito e altro, sempre con codice pulito e semplice da seguire e spiegare in una viva o presentazione.

Inviami il tuo dataset e le tue esigenze, e ti consegnerò un notebook che puoi davvero capire e usare.