Costruirò un modello di machine learning per classificazione e regressione

Hai dati. Hai bisogno di previsioni.

Costruisco modelli di machine learning pronti per la produzione in Python, non

semplici esempi, ma modelli reali con valutazioni adeguate, cross-validation,

e una spiegazione in italiano semplice di cosa guida le previsioni.

COSA COSTRUISCO

• Classificazione churn, frode, scoring del credito, diagnosi
• Regressione previsione del prezzo, previsione della domanda, stima delle vendite
• Classificazione multi-classe di prodotti, livelli di rischio
• Ranking e scoring lead scoring, punteggi di credito

COSA OTTIENI

• File del modello addestrato (.pkl) pronto per essere deployato
• Notebook Jupyter completo, pulito e commentato
• Relazione di valutazione AUC, F1, Precision, Recall, MCC
• Importanza delle feature: quali variabili influenzano le previsioni
• Spiegazione aziendale in italiano semplice, non solo numeri
• Stime di performance onestamente validate con cross-validation a 5 fold

IL MIO APPROCCIO

Confronto più di un algoritmo, valutazione onesta di tutti,

e raccomando il migliore con prove concrete.

Progetto reale: AgroCredit ML System 2.000 agricoltori, 52 feature,

5 modelli confrontati. Risultato migliore: ROC-AUC = 0.989.

STRUMENTI

Python · scikit-learn · XGBoost · LightGBM · SHAP · Pandas

Contattami con i dettagli del tuo dataset prima di ordinare.

Ti confermerò l'ambito e i tempi. Nessuna sorpresa.