Ik doe hyperparameter tuning en los overfitting op
Over deze dienst
Heb je moeite met een machine learning model met lage nauwkeurigheid? Heeft je model problemen met overfitting of underfitting tijdens de evaluatie? Ik help je je ML-projecten te optimaliseren en te verbeteren voor top prestaties!
Als ontwikkelaar in machine learning specialiseer ik me in het fijn afstemmen van algoritmes zodat ze perfect generaliseren op onzichtbare data. Of je nu werkt met classificatie, regressie of complexe voorspellingsmodellen, ik analyseer je script grondig en stem het af voor de hoogste nauwkeurigheid.
Wat ik aanbied:
- Overfitting & Underfitting oplossen: Balanceren van training- en validatiemetrics voor stabiliteit.
- Hyperparameter tuning: Expertoptimalisatie met GridSearch, RandomizedSearch of Optuna.
- Feature engineering & selectie: Data opschonen, ontbrekende waarden aanpakken en impactvolle features selecteren.
- Model evaluatie: Diepgaande analyse van metrics zoals Precision, Recall, F1-score, MAE en RMSE.
- Code optimalisatie: Schone, goed gedocumenteerde Python-code.
Programmeertaal:
Python
AI model frameworks en tools:
Google Colab
•
Jupyter Notebooks
Datatype:
Overige
AI engine:
Overige
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke informatie of bestanden moet ik aanleveren om te starten?
Je moet je huidige Python-code/script (Jupyter Notebook of Python-bestand) samen met de dataset (CSV, Excel, etc.) of duidelijke voorbeeldgegevens aanleveren, plus een korte notitie over je huidige prestatie metrics en target nauwkeurigheid.
Met welke machine learning frameworks en libraries werk je?
Ik werk vooral met Python en gebruik industry-standard libraries zoals Scikit-Learn, Pandas, NumPy en XGBoost om data preprocessing en modeloptimalisatie uit te voeren.

