Costruirò modelli di machine learning end to end con preprocessing, training, insights

Fino a 25k righe / 5 caratteristiche, dati numerici. Preprocessing leggero (valori mancanti, codifica semplice, scaling opzionale) + suddivisione train/test. 1 modello di baseline (classificazione o regressione). Metriche principali + 1 visualizzazione (matrice di confusione o ROC). 3–5 insight in bullet point. Codice Python incluso.

Fino a 100k righe / 7 caratteristiche. Pipeline di preprocessing robusta (codifica/scaling, controlli di qualità dei dati di base). 1 modello di baseline (Logistic/Linear) + 1 modello forte a albero/ensemble. Metriche + 2–3 visualizzazioni (inclusi ROC/importanza delle caratteristiche quando applicabile). Tuning leggero. Codice Python + breve README.

Fino a 500k righe / 15 caratteristiche. Preprocessing avanzato + controlli di qualità dei dati più approfonditi. Confronto di fino a 3 modelli, tuning iperparametri mirato e analisi approfondita degli errori. 3–5 visualizzazioni + interpretabilità dove applicabile. Codice Python pronto per consegna + documentazione.

Lavoro con dati strutturati in CSV, Excel o formati tabulari simili. I dataset tipici includono dati clienti, registrazioni di vendita, risultati di sondaggi o misurazioni sperimentali. Se il tuo dataset è molto grande o in un formato diverso (ad esempio SQL, JSON), sentiti libero di scrivermi prima.

Assolutamente. Se già sai quale algoritmo vuoi usare (ad esempio regressione logistica, albero decisionale, foresta casuale, KNN), basta farmelo sapere e lo implementerò. Se non sei sicuro, analizzerò i tuoi dati e obiettivi e ti consiglierò l'approccio più adatto.

Potresti aver bisogno di un approccio personalizzato se i tuoi dati includono: colonne di testo, categorie con alta cardinalità (ID, email, URL), molti valori mancanti, forte squilibrio tra le classi, più colonne target, dipendenze temporali, rischio di data leakage o esigenze di feature engineering intensive. Scrivimi pure.