Ik voer regressieanalyse uit met Python met behulp van supervised machine learning
Gegevens voor oplossingen
Over deze dienst
Ik ben een gecertificeerde data scientist met meer dan 2 jaar ervaring in supervised machine learning, gespecialiseerd in regressieanalyse. Ik heb vele regressieprojecten succesvol afgerond en ben bedreven in het uitvoeren van regressieanalyse op elk type tabelgegevens.
Ik zal data preprocessing, schoonmaken, omgaan met ontbrekende waarden en feature engineering uitvoeren. Daarna identificeer ik het beste machine learning regressiemodel voor de gegeven dataset. Om de prestaties van verschillende modellen te evalueren, gebruik ik geschikte nauwkeurigheidsmetrics en vergelijk ik de resultaten om het best presterende model te bepalen.
Voor deze taak gebruik ik de volgende tools:
- Python
- Pandas
- Numpy
- Sci-kit learn
- SciPy
- Vscode
- Google Colab
- Jupyter notebook
- Lineaire regressie
- Lasso regressie
- Ridge regressie
- Decision Tree Regressor
- Random Forrest Regressor
- Gradient Boosting Regressor
- Stacking Regressor
- Voting Regressor
- K-NN Regressor
- Geschaalde k-NN Regressor
- Support Vector Machines (SVM) Regressor
- ElasticNet regressie
- Cross validation
- GridSearchCV
Waar wacht je nog op! Laten we beginnen.
Neem gerust contact met me op
Neem contact op en bespreek het voordat je de bestelling plaatst
Met vriendelijke groet,
Amin
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
1 reviews van deze dienst
| (1) | ||
| (0) | ||
| (0) | ||
| (0) | ||
| (0) |
Specificering van de beoordeling
- Communicatieniveau van de freelancer
- Aanbevelingswaardig
- Dienst zoals beschreven
Sorteer op
S smanhattan

Verenigde Staten
Timely delivery
US$ 100-US$ 200
Prijs
12 dagen
Looptijd
Nuttig?
1 reviews van deze dienst
| (1) | ||
| (0) | ||
| (0) | ||
| (0) | ||
| (0) |
Specificering van de beoordeling
- Communicatieniveau van de freelancer
- Aanbevelingswaardig
- Dienst zoals beschreven
Sorteer op
S smanhattan

Verenigde Staten
Timely delivery
US$ 100-US$ 200
Prijs
12 dagen
Looptijd
Nuttig?

