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Farò pulizia dei dati e feature engineering per migliorare il tuo modello
Sono Abdelwahed (chiamami Abdel), un data scientist di alto livello con oltre 7 anni di esperienza. Possiedo due Master in Big Data Analytics e Executive Data Science e sono stato riconosciuto come il...
Informazioni su questo servizio
Hai problemi con dati tabulari disordinati o con un modello poco performante?
Sono specializzato in pulizia dei dati, preprocessing dei dati e feature engineering per machine learning tabulare (classificazione e regressione) usando Python, Pandas e scikit-learn.
Come Kaggle Master e insegnante di data science, offro:
- Pipeline sicure da leakage e riproducibili
- Miglioramenti misurabili su Accuracy, F1, AUC o RMSE
Cosa faccio
- Data Cleaning: valori mancanti, outlier, duplicati, correzioni di tipo, encoding e scaling
- Feature Engineering: caratteristiche di dominio, interazione e sensibili al tempo (senza leakage)
- Reproducibilità: pipeline con seed + documentazione chiara
Deliverables
- Jupyter Notebook
- Dizionario delle feature
- Confronto delle metriche prima e dopo
Chi aiuto
- Team aziendali che hanno bisogno di dati pronti per l'analisi
- Practitioner di ML e Kagglers che vogliono migliorare i modelli
- Ricercatori accademici che richiedono risultati trasparenti
Inviami le informazioni sul dataset, colonna target, tipo di problema e metrica e ti consiglierò il miglior approccio o creerò un servizio di feature engineering personalizzato su misura per te.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
R
•
MATLAB
Framework:
Scikit-learn
•
SimpleCV
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
opencv
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
•
RStudio
FAQ
Traduzione automatica.
Le funzionalità che creerai miglioreranno le prestazioni del mio modello?
Sì. Mi concentro sulla creazione di funzionalità statisticamente significative e rilevanti per la tua variabile target.
Testerai le funzionalità su un modello per verificare se funzionano?
Sì. Valuterò le funzionalità ingegnerizzate usando un modello di base per assicurarmi che contribuiscano positivamente alle prestazioni.
Fornirai il codice per l'engineering delle funzionalità?
Sì. Tutti i pacchetti includono il codice per le funzionalità ingegnerizzate. SOLO il **Premium package** ottiene uno script Python per generare funzionalità più utili per uso futuro.
Devo inviarti il mio modello o solo il dataset?
Puoi inviarmi solo il dataset. Applicherò un modello di base per valutare l'impatto delle funzionalità ingegnerizzate. Tuttavia, se hai un modello esistente, condividerlo permetterà di personalizzare ulteriormente l'engineering delle funzionalità.
Posso richiedere la creazione di funzionalità specifiche?
Assolutamente. Sei libero di suggerire funzionalità specifiche. Anche se le incorporerò se fattibile, non posso garantire il loro impatto sulle prestazioni del tuo modello.
Puoi ottimizzare il mio modello dopo l'engineering delle funzionalità?
Il fine-tuning del modello non è incluso in questa gig. Tuttavia, può essere aggiunto come servizio extra. Contattami per discutere un'offerta personalizzata su misura per te.
Spiegherai come usare queste funzionalità nel mio modello?
Assolutamente. Riceverai un Jupyter Notebook che mostra come sono state create le funzionalità e come integrarle nel tuo pipeline di ML.
Come fai a sapere quali funzionalità creare?
Analizzo i tuoi dati e il tuo obiettivo, poi progetterò funzionalità che hanno più probabilità di migliorare la precisione delle previsioni, includendo trasformazioni, rapporti e termini di interazione quando necessario.
Puoi fare un'offerta personalizzata?
Assolutamente. Scrivimi con la dimensione del dataset (righe × colonne), il compito (classificazione/regressione), la metrica preferita (ad esempio, F1, RMSE) e il tempo a disposizione. Ti consiglierò il miglior pacchetto o ti invierò un'offerta personalizzata con un piano e un prezzo specifici.
