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Costruirò modelli di machine learning predittivi per classificare e prevedere risultati
Data scientist Python, Machine Learning e API
Data Scientist
Sono un freelancer dedicato, specializzato in analisi dei dati e machine learning. Aiuto i clienti a pulire, analizzare e interpretare i dati per estrarre insight significativi e creare...
Informazioni su questo servizio
Costruisco modelli di machine learning predittivi in Python per classificazione, previsione di churn e rilevamento di frodi usando codice pulito, valutato e spiegabile. Ogni modello viene testato correttamente e ottimizzato in base alla metrica che conta davvero per il tuo caso d'uso, non solo l'accuratezza.
Ciò che offro:
- Modelli di classificazione (churn, frode, rischio, comportamento del cliente)
- Confronto tra modelli come Logistic Regression, Random Forest e XGBoost
- Preprocessing dei dati: pulizia, ingegneria delle caratteristiche, gestione di dati sbilanciati
- Valutazione del modello con accuratezza, precisione, recall, F1-score e visualizzazioni
- Spiegabilità del modello (SHAP) per capire perché avvengono le previsioni
- Notebook Jupyter pronti per il deployment
Ciò che riceverai:
- Un modello addestrato e valutato
- Metriche di performance chiare con approfondimenti visivi
- Codice Python pulito e riutilizzabile
- Previsioni nel formato che preferisci (CSV/Excel)
Perché lavorare con me:
- Sono onesto riguardo ai compromessi, spiego cosa il modello può e non può fare
- Consegna rapida e comunicazione chiara
- Revisioni fino a quando non sarai soddisfatto del risultato
(Scrivimi prima di ordinare così posso capire i tuoi dati e la variabile target, e confermare l'approccio giusto per il tuo progetto.)
Linguaggio di programmazione:
Python
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R
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SQL
•
Colab
•
Java
Framework:
Scikit-learn
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PyTorch
•
Panda
•
Altro
Il mio portfolio
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FAQ
Traduzione automatica.
Che tipo di dati accetti?
Lavoro con CSV, Excel o dataset strutturati.
Quali tipi di modelli di machine learning puoi costruire?
Posso costruire modelli di classificazione e regressione usando algoritmi come Logistic Regression, Random Forest e XGBoost. Selezionerò l'approccio più adatto in base al tuo dataset e ai tuoi obiettivi.
Devo fornire un set di dati?
Sì, idealmente fornisci il tuo dataset. Se non ne hai uno, posso usare un dataset pubblico per dimostrazione o test.
Spiegherai i risultati e le metriche?
Sì. Spiego le performance del modello usando metriche come accuratezza, precisione, recall, F1-score e matrice di confusione, insieme a visualizzazioni per rendere i risultati facili da capire.
Puoi gestire grandi o disordinati dataset?
Sì. Gestisco la pulizia dei dati, valori mancanti e ingegneria delle caratteristiche per preparare dataset complessi o disordinati prima della modellazione.
Riceverò il codice Python per il modello?
Sì. Consegnò codice Python pulito e ben strutturato o un Notebook Jupyter, così puoi riutilizzare o estendere il modello in seguito.
Puoi esportare le previsioni in Excel o CSV?
Sì, le previsioni possono essere consegnate in formato CSV o Excel su richiesta.
