Ik optimaliseer je machine learning model met feature engineering
over mij
Over deze dienst
Verbeter je machine learning model met effectieve feature engineering en optimalisatie. Ik zal je data schoonmaken en transformeren, relevante features selecteren, ML-modellen vergelijken, hyperparameters afstemmen en de prestaties evalueren met Python, Pandas en Scikit-learn. Je ontvangt schoon code en duidelijke resultaten.
Programmeertaal:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
1. Welke bestandsformaten accepteer je voor de dataset?
Ik werk met CSV, Excel (.xlsx), JSON, Parquet en SQL exports. Als je data in een ander formaat is, stuur me eerst een bericht — ik kan het meestal aan.
2. Werk je met deep learning of neurale netwerken?
Deze dienst richt zich op klassieke machine learning met Scikit-learn (Random Forest, XGBoost, SVM, LogReg, etc.). Voor deep learning projecten (TensorFlow/PyTorch), neem contact op voor een aangepaste offerte.
3. Kun je grote datasets verwerken?
Ja, ik kan werken met datasets tot enkele GB. Voor zeer grote datasets (10GB+), neem eerst contact op zodat we de beste aanpak kunnen bespreken.
4. Krijg ik de broncode?
Ja, alle pakketten bevatten de volledige Python/Jupyter Notebook broncode, duidelijk gecommentarieerd zodat je het kunt hergebruiken en aanpassen.
5. Implementeer je het model of bouw je een API?
Nee, deployment en API-integratie zijn niet inbegrepen in deze dienst. Bekijk mijn andere dienst voor ML model deployment services.
6. Wat als mijn dataset vertrouwelijk is?
Ik respecteer volledige vertrouwelijkheid. Ik onderteken graag een NDA voordat ik begin, en ik deel of hergebruik nooit klantgegevens.
7. Kun je een bestaand model verbeteren dat ik al heb?
Absoluut. Deel je huidige code/notebook en ik analyseer het, daarna pas ik feature engineering en optimalisatie toe om de prestaties te verbeteren.
