Ik bouw en train ML-modellen rf, xgboost, svm, knn en meer

Ik kan werken aan een breed scala aan projecten, waaronder voorspellende modellering, classificatie, regressie, data-analyse en automatiseringstaken. Als je het niet zeker weet, stuur me gewoon je dataset en projectdetails.

Ik werk met Random Forest, K-Nearest Neighbors, XGBoost, Support Vector Machine, Logistic Regression, Decision Trees en meer. Ik kies het beste algoritme op basis van jouw data en projectdoelen.

Ik heb je dataset of voorbeeldgegevens nodig, de doelstellingen van het project en eventuele specifieke wensen of voorkeursalgoritmes. Hoe duidelijker je inputs, hoe beter de resultaten.

Ja! Je ontvangt schone, gecommentarieerde Python-code (of Jupyter Notebook) die je kunt uitvoeren en hergebruiken.

Absoluut. Ik verwerk ontbrekende waarden, feature scaling, encoding en het omgaan met onevenwichtige data zodat het model klaar is voor training.

Ja, ik voer hyperparameter tuning uit met technieken zoals grid search of random search om de prestaties van je model te verbeteren.

De levering hangt af van de grootte van de dataset en de complexiteit van het project. Typisch kleine projecten duren 1 tot 3 dagen, terwijl grotere projecten langer kunnen duren. Ik geef altijd een geschatte levertijd voordat ik begin.

Ja, ik kan werken met kleine tot middelgrote gestructureerde datasets. Voor extreem grote datasets kunnen we bespreken hoe we preprocessing of het splitsen van de data voor efficiënte training aanpakken.