Ik bouw een fraudedetectie- of classificatie-ml-model in python

Wil je fraude opsporen, churn voorspellen, klanten classificeren of een binair of multiclass ML-model op basis van jouw data maken?

Ik ben een Python ML-ontwikkelaar met 5 geïmplementeerde machine learning projecten, waaronder een fraudedetectiesysteem dat een ROC-AUC van 0.98 behaalt met XGBoost en SHAP explainability.

Wat ik lever:

• Getraind ML-model (XGBoost, Random Forest, Logistic Regression, het beste passend bij jouw data)
• Volledig evaluatierapport (accuracy, precision, recall, F1, ROC-AUC)
• SHAP feature importance grafieken zodat je begrijpt waarom het model voorspelt wat het doet
• Schoon, gecommentarieerde Python code die je kunt uitvoeren en aanpassen
• Optioneel Streamlit dashboard voor interactieve visualisatie van de resultaten

Ik werk met:

• Tabulaire data (CSV, Excel, SQL exports)
• Onevenwichtige datasets (SMOTE, class weighting)
• Elke classificatieprobleem zoals fraude, churn, risico op wanbetaling, spam, medische diagnose

Mijn portfolio bevat:

• Fraudedetectiesysteem 0.98 ROC-AUC, XGBoost + SHAP
• Risicoanalyse voor lening wanbetaling 1.3M+ records
• AI-analyse van faillissementsrisico

Neem contact met me op voordat je bestelt als je niet zeker weet of jouw project past. Ik vertel je eerlijk of het geschikt is.