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Costruirò un modello di previsione del prezzo dell'auto con machine learning in Python
Data Analyst, SPSS, Power BI, Python, Tableau, ML, SQL, R, R Studio, Minitab
Benvenuto nel mio profilo!
Sono FAZEEN | Data Analyst & Python Dev, trasformo dati grezzi in decisioni redditizie. Aiuto aziende e ricercatori a sistemare dati disordinati e ottenere insight chiari.
C...
Informazioni su questo servizio
Costruirò un modello accurato di previsione del prezzo dell'auto con Python e machine learning
Se vuoi prevedere con precisione i prezzi delle auto usate, sei nel posto giusto!
Realizzerò un modello professionale e ad alta precisione di previsione del prezzo dell'auto usando Python, Scikit-Learn, Pandas e tecniche di regressione del machine learning.
COSA otterrai:
Piano Base:
- Pulizia e preprocessing dei dati
- 1 modello di ML ( regressione lineare)
- Rapporto di accuratezza (R2, MAE, RMSE)
- Jupyter Notebook (.ipynb) + codice Python
Piano Standard (PIÙ POPOLARE):
- Tutto nel piano Base
- Analisi esplorativa completa dei dati (EDA) con grafici belli
- Confronto tra 2 modelli (regressione lineare + foresta casuale)
- Selezione del miglior modello
- Previsioni sui tuoi nuovi dati
Piano Premium:
- Tutto nel piano Standard
- 3 modelli avanzati (regressione lineare + foresta casuale + XGBoost)
- Ottimizzazione degli iperparametri per oltre il 95% di accuratezza
- Spiegazione del codice in video
- Guida al deployment + supporto per 7 giorni
TECNOLOGIE CHE USO:
Python, Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook, Google Colab
PERCHÉ ME?
- Codice 100% pulito e commentato
- Alta precisione
- Consegna rapida
Supporto completo. Scrivimi prima di ordinare per discutere il tuo dataset!
Linguaggio di programmazione:
Python
•
Colab
Framework:
Scikit-learn
•
Panda
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
Excel
•
Colab
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Di cosa hai bisogno per iniziare il progetto di previsione del prezzo dell'auto?
Ho bisogno del tuo dataset (file CSV/Excel) con dettagli dell'auto come anno, chilometraggio, tipo di carburante, ecc. Se non hai dati, posso usare un dataset di esempio. Contattami prima, per favore.
Quali modelli userai per la previsione?
Userò regressione lineare, foresta casuale e XGBoost. Confronterò tutti i modelli e consegnerò quello con la massima accuratezza (R2, MAE).
Fornirai il codice sorgente e spiegazioni?
Sì! Riceverai il codice Python completo, pulito e commentato in Jupyter Notebook (.ipynb), con grafici e report. Nel piano Premium, anche una spiegazione in video.
Puoi prevedere il prezzo per i miei nuovi dati dell'auto?
Sì, dopo aver costruito il modello, lo testerò sui tuoi nuovi dati e ti fornirò le previsioni in un file Excel/CSV.
