Ik doe eda en bouw een machine learning model in jupyter notebook

Heb je schone exploratieve data-analyse en een werkend machine learning model nodig voor je project, opdracht of onderzoek zonder de overhead van deployment?

Ik lever volledig gedocumenteerde Jupyter notebooks met:

Data cleaning & preprocessing (missende waarden, encoding, outliers)

Exploratieve data-analyse met duidelijke visualisaties (matplotlib/seaborn)

Feature engineering & selectie

Model bouwen classificatie of regressie (Logistic Regression, Random Forest, KNN, etc.)

Model evaluatie met nauwkeurigheid, confusion matrix en andere relevante metrics

Duidelijke commentaar en markdown uitleg door het hele notebook, makkelijk te begrijpen, zelfs als je nog leert

Dit is perfect voor:

- Universiteit opdrachten & semesterprojecten

- Onderzoeksartikelen die een model/resultaat sectie nodig hebben

- Portfolio opbouw voor data science studenten

- Snelle prototyping voor volledige deployment

Ik heb gewerkt met verschillende datasets zoals klantverloop, leninggoedkeuring, verzekeringskosten voorspelling, inkomensclassificatie en meer, altijd met schone, eenvoudige code die makkelijk te volgen en uit te leggen is in een viva of presentatie.

Stuur me je dataset en wensen, en ik lever een notebook die je echt kunt begrijpen en gebruiken.