Costruirò analisi esplorativa dei dati con visualizzazioni


Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Il servizio viene fornito da un minor(Anas Obaid) sotto un account di proprietà di Saifullah, tutore legale di Anas, e gestito da loro.
Chiunque può incollare una domanda in ChatGPT e ottenere una risposta generica sull'apprendimento automatico. Quello che realmente consegno è diverso: un modello funzionante, verificato, costruito sul tuo dataset specifico pulito, testato e spiegato in modo semplice, non solo codice.
Ciò che faccio realmente (e perché non è solo "l'AI può fare questo"):
- Pulire e preprocessare i tuoi dati reali gestendo le cose complicate (valori mancanti, formati incoerenti, codifica) che i consigli generici di AI non possono fare automaticamente per te
- Analisi esplorativa dei dati (EDA) con visualizzazioni che riflettono davvero i pattern dei tuoi dati, non esempi generici
- Costruire e valutare modelli di classificazione (Logistic Regression, KNN, Random Forest) usando scikit-learn
- Ottimizzare i modelli correttamente con GridSearchCV/RandomizedSearchCV e convalidare con cross-validation in modo che i risultati siano affidabili, non fortunati
- Scegliere la giusta metrica di valutazione per il tuo problema reale (ad esempio, dare priorità al recall rispetto alla precisione per predizioni mediche o di rischio) e spiegare perché questa scelta è importante per il tuo caso d'uso
- Consegnare un notebook pulito e ben commentato.
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Aspiring ML Engineer With Python and scikit learn
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FAQ
Traduzione automatica.
In quali task di Machine Learning sei specializzato?
Mi specializzo in progetti con dati tabulari, tra cui classificazioni binarie e multi-classe, regressione, previsione di churn dei clienti, modellazione di diagnosi mediche e analisi predittiva.
Quali framework e librerie di machine learning usi?
Lavoro principalmente con Python usando Scikit-Learn, Pandas, NumPy, Matplotlib e Seaborn. Costruisco pipeline modulari e riproducibili per evitare leakage dei dati e garantire risultati accurati.
Quali consegne riceverò al termine dell'ordine?
A seconda del pacchetto, riceverai: Notebook Jupyter puliti e commentati (.ipynb). Script Python modulari (.py) per codice riutilizzabile. Grafici visuali (Curve ROC, Matrici di Confusione, Importanza delle feature). Rapporto sulle metriche di valutazione del modello (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, AUC-ROC).
Come gestisci dati rumorosi, mancanti o non strutturati?
Eseguo un'analisi esplorativa approfondita (EDA), gestisco correttamente i valori mancanti, codifico le caratteristiche categoriche, scala i dati numerici con tecniche robuste e garantisco che non ci siano leakage durante la trasformazione delle feature.
Puoi spiegare come il modello ha raggiunto le sue decisioni?
Certamente! Uso analisi dell'importanza delle feature e tecniche di interpretazione del modello (come coefficienti di regressione logistica e importanza delle feature basata su alberi) così puoi capire chiaramente quali variabili influenzano le predizioni.
Ottimizzi gli iperparametri per ottenere le migliori performance del modello?
Utilizzo GridSearchCV e RandomizedSearchCV con cross-validation per ottimizzare gli iperparametri e migliorare le performance senza overfitting.

