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Costruirò un modello ML in Python con shap
Calcoli DFT, simulazioni GCMC, Machine Learning per materiali
Benvenuto! Sono Danish Ilyas, un Chimico Computazionale e Scienziato dei Materiali. Offro calcoli DFT pronti per pubblicazioni in Gaussian, simulazioni di adsorbimento GCMC in RASPA2 e modelli ML per ...
Informazioni su questo servizio
Quello che farò
Costruirò un modello di machine learning riproducibile in Python per prevedere la tua proprietà target dal tuo dataset (CSV/Excel). Gestisco il controllo dei dati, l'addestramento del modello, la valutazione e la reportistica chiara, così puoi usare i risultati nella ricerca o nel lavoro di prodotto.
Ciò che ottieni
- Codice Python pulito e riproducibile (notebook o script)
- Modello addestrato (opzionale .pkl) + pipeline di preprocessing
- Metriche di performance (R²/MAE/RMSE o accuratezza/F1/ROC-AUC)
- Grafici chiari (parità/residui o matrice di confusione/ROC)
- Opzionale: importanza delle feature SHAP e interpretazione (Premium)
Strumenti: Python, Pandas, NumPy, scikit-learn, (XGBoost/LightGBM se necessario), TPOT (AutoML), SHAP.
Prima di ordinare, inviami un messaggio con le dimensioni del tuo dataset, la colonna target e l'obiettivo (regressione o classificazione). Confermerò il pacchetto migliore e i tempi.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
Colab
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
Excel
•
Colab
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Q1: Quale formato di dataset accetti?
CSV o Excel. Puoi anche condividere un link Google Drive.
Q2: Puoi lavorare con dataset di chimica/materiali?
Sì—previsione delle proprietà, ML basato su descrittori e interpretazione del modello.
Q3: Fornirai file di codice e modello addestrato?
Sì. Ricevi il codice + pipeline del modello salvato opzionale.
Q4: Garantisci l'accuratezza?
Nessun modello può essere garantito, ma assicuro validazione pulita, metriche trasparenti e raccomandazioni di miglioramento.
