Sfoglia categorie
Esplora
Fiverr Pro
Italiano
$
USD
Creerò un modello di classificazione multiclass
Data Scientist
Sono uno scienziato dei dati analitico, orientato ai processi, con esperienza pratica in machine learning, deep learning, time series, NLP e computer vision. Ho una comprovata capacità di tradurre dat...
Informazioni su questo servizio
Panoramica del progetto: classificazione dei fiori di Iris
Sintesi
Questo progetto costruisce una pipeline di classificazione con machine learning progettata per prevedere la specie di un fiore di Iris in base alle sue caratteristiche fisiche (lunghezza del sepalo, larghezza del sepalo, lunghezza del petalo e larghezza del petalo). È un esempio completo di preparazione statistica dei dati, addestramento del modello e valutazione delle prestazioni su dati tabulari strutturati.
Punti chiave
- Obiettivo: classificare i campioni di fiori nelle rispettive specie target.
- Algoritmo: implementato usando Logistic Regression, offrendo alta precisione, efficienza computazionale e interpretabilità chiara del modello.
- Elaborazione dei dati:
- Pulizia di voci duplicate e verifica dell'integrità del dataset.
- Codifica delle classi categoriali in formato numerico.
- Applicato uno split 80/20 tra train e test per validare la generalizzazione nel mondo reale.
Valutazione del modello: le prestazioni sono state valutate usando Accuracy, Precision, Recall, F1-Score e una Confusion Matrix per garantire assenza di bias tra le classi target.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
R
•
SQL
•
Colab
•
Java
Framework:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Il mio portfolio
Altri servizi della categoria Data science e ML offerti da me
FAQ
Traduzione automatica.
1. Che tipo di progetto di machine learning è questo?
Questo progetto si concentra sulla modellazione di classificazione—specificamente costruito per categorizzare input di dati in classi di previsione distinte (come risultati binari "Sì/No" o gruppi multiclass) usando dataset strutturati.
2. Come verranno preparati i miei dati prima dell'addestramento del modello?
Gestione di dati mancanti e duplicati: identificare e pulire voci vuote o record duplicati. * Codifica target: convertire le classi categoriali in etichette numeriche per la compatibilità con il machine learning. * Separazione di feature e target: distinguere le variabili predittive dalla classe target.
3. Quale algoritmo verrà usato per l'addestramento?
Utilizziamo principalmente Logistic Regression come modello di base rapido, altamente interpretabile e robusto. In base alla complessità e alle esigenze del tuo dataset, possono essere valutati anche algoritmi alternativi (ad esempio Decision Trees, Random Forests o SVM).
4. Come misuriamo il successo del modello?
Valutiamo il modello usando metriche di classificazione. * Precision & Recall: misurano accuratezza e completezza per categoria. * F1-Score: media armonica tra precisione e recall. * Confusion Matrix: una matrice che mostra le previsioni corrette e errate per tutte le classi.
5. Quali consegne riceverò al termine?
* Metriche di sintesi chiare e visualizzazioni delle prestazioni. > Solo per il Pro Package * Un notebook Jupyter completamente documentato (.ipynb) contenente esplorazione dei dati, preprocessing, addestramento del modello e output di valutazione. * Un modello addestrato e esportabile (ad esempio .pkl o .joblib) pronto per integrazione o inferenza.
