Ik bouw en leg ML-modellen uit met SHAP-analyse

Heb je een dataset of machine learning-project, maar heb je hulp nodig om te begrijpen hoe het model eigenlijk werkt?

Ik bied onderzoekgerichte machine learning-analyse met interpreteerbare AI-methoden zoals SHAP, feature importance-analyse en visuele modeluitleg. Mijn doel is niet alleen om modellen te bouwen, maar ook om je te helpen begrijpen welke variabelen de voorspellingen sturen en hoe de resultaten op een betekenisvolle manier kunnen worden geïnterpreteerd.

Deze dienst is geschikt voor:

- Gezondheidszorg- en medische AI-projecten

- Publieke gezondheids- en epidemiologiedatasets

- Onderzoek en academische projecten

- Classificatie- en regressieanalyse

- XGBoost, Random Forest, Logistic Regression en gerelateerde ML-workflows

- Onderzoekers die interpreteerbare machine learning-resultaten nodig hebben

De diensten kunnen onder meer omvatten:

- Data preprocessing

- Machine learning modelcreatie

- SHAP-uitleganalyse

- Interpretatie van feature importance

- ROC/AUC en modelevaluatie

- Visuele rapporten en figuren in publicatie-stijl

- Onderzoeksvriendelijke uitleg en documentatie

Ik werk vooral met Python-gebaseerde workflows en focus op interpreteerbare machine learning in plaats van black-box voorspellingen.