Ik bouw nauwkeurige regressie- en sales forecasting modellen in python
Over deze dienst
- Wil je verkoop, prijzen, omzet of een ander continu getal voorspellen? Ik bouw een regressiemodel dat echt geëvalueerd wordt - niet alleen gefit.
- Wat je krijgt:
- - Volledige data cleaning & preprocessing (missende waarden, outliers, encoding)
- - Feature engineering om signalen uit je data te halen
- - Verschillende modellen vergeleken - Lineair, Ridge, Lasso, Random Forest, Gradient Boosting
- - Eerlijke evaluatie: MAE, RMSE, R2 met train/test split of cross-validation
- - Duidelijke grafieken die laten zien wat je voorspellingen beïnvloedt
- - Schone, commentaar gevulde Python code (Jupyter notebook)
- Hoe ik werk: ik vergelijk verschillende modellen en kies de beste door cross-validation - hetzelfde proces als achter mijn Ames Housing prijs model (Gradient Boosting, 5-fold CV). Je weet precies hoe nauwkeurig het model is en waar het kan falen. Geen black boxes.
- Stuur me je dataset (CSV/Excel) en wat je wilt voorspellen - ik reageer binnen een paar uur met een plan.
Programmeertaal:
Python
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
API's:
Overige
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke problemen kun je oplossen?
Ik werk aan continue waarde voorspellingsproblemen zoals verkoopvoorspellingen, prijsvoorspellingen, omzetmodellering en soortgelijke regressietaken.
Wat moet ik aanleveren?
Je moet het volgende aanleveren: Je dataset (CSV, Excel, etc.) Een duidelijke omschrijving van wat je wilt voorspellen Eventuele specifieke vereisten
Ontvang ik de broncode?
Ja. Je ontvangt schone en goed gedocumenteerde broncode.
Garandeer je hoge nauwkeurigheid?
Geen eerlijke verkoper kan nauwkeurigheid garanderen - het hangt af van jouw data. Ik garandeer goede training, eerlijke evaluatie en transparante rapportage over hoe goed het model presteert.

