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- Apprendimento supervisionato (regressione e classificazione)
- Training, testing e validazione del modello
- Feature engineering e preprocessing dei dati
- Ottimizzazione degli iperparametri
- Valutazione del modello (confusion matrix, ROC, accuratezza, RMSE, ecc.)
- Pipeline di ML end-to-end
- I deliverable includono codice Python (Jupyter Notebook) + report opzionale
️ Tecnologie e strumenti:
- Python (scikit-learn, Pandas, NumPy, matplotlib, seaborn)
- XGBoost, Random Forest, regressione logistica/lineare, SVM, KNN
- Jupyter Notebook o script Python
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