Costruirò un modello di machine learning per la previsione usando python
Data Scientist
Informazioni su questo servizio
Stai cercando un esperto affidabile di Machine Learning per creare modelli precisi e pronti per la produzione con i tuoi dati?
Sono un Data Scientist basato su Python specializzato nella creazione e messa a punto di modelli ML usando Scikit-learn, XGBoost e Pandas. Ho esperienza pratica nella risoluzione di problemi reali come previsione dei prezzi, classificazione e forecasting della domanda.
Ciò che offro:
- Pulizia e preprocessing dei dati
- Costruzione di modelli (Regressione, Classificazione, Clustering)
- Ottimizzazione degli iperparametri per la massima precisione
- Valutazione del modello con metriche chiare (R², Accuratezza, F1-score)
- Codice ben documentato e pulito
Progetto recente: Ho creato un modello di previsione dei prezzi delle automobili usando XGBoost, raggiungendo un punteggio R² di 0,94 con un errore medio di previsione di appena 1.700 dollari, testato e confrontato su 10 diversi modelli di regressione.
Utilizzo Jupyter Notebook, Excel, Scikit-learn e Pandas per fornire modelli affidabili e ben testati, personalizzati per il tuo dataset.
Parliamo del tuo progetto, scrivimi prima di ordinare se hai un dataset personalizzato o requisiti specifici!
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
Framework:
Scikit-learn
•
Panda
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
Excel
•
Colab
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Hai bisogno del mio dataset prima di ordinare?
Non necessariamente, ma se hai un dataset specifico, condividilo tramite messaggio prima di ordinare così posso confermare la fattibilità e darti una stima precisa dei tempi.
Quali algoritmi usi per la costruzione dei modelli?
Utilizzo algoritmi basati su Scikit-learn come Regressione Lineare/Logistica, Alberi decisionali, Random Forest, K-Means e XGBoost, a seconda dei tuoi dati e del tipo di problema.
Riceverò il codice sorgente?
Il codice sorgente è incluso nei pacchetti Standard e Premium. Non è incluso nel Basic, ma può essere aggiunto come extra.
In quale formato riceverò il prodotto finale?
A: Riceverai un file Jupyter Notebook (.ipynb) con codice pulito e commentato, insieme a un rapporto di valutazione che spiega le prestazioni del modello.
Puoi lavorare con un dataset in formato Excel o CSV?
Sì, posso lavorare con dataset in CSV, Excel o altri formati tabulari più comuni.

