Ik maak machine learning modellen voor classificatie en regressie
Over deze dienst
Welkom bij mijn Machine Learning dienst!
Ben je op zoek naar nauwkeurige voorspellingsmodellen? Ik specialiseer me in het bouwen van end-to-end Machine Learning pipelines in Python, gericht op Classificatie en Regressie modellen om jouw data-uitdagingen op te lossen.
Wat ik aanbied:
- Data preprocessing: Schoonmaken, omgaan met ontbrekende waarden, schalen en feature encoding.
- Classificatie modellen: Churn voorspelling, lening goedkeuringsvoorspellingen en binaire/multiclass taken met Logistic Regression en Decision Trees.
- Regressie modellen: Voorspellingssystemen voor verkoop, trends en continue waarden voorspellen.
- Model optimalisatie: Hyperparameter tuning en uitgebreide evaluatie (Accuracy, Precision, Recall, F1-score).
- Flask API integratie: Modellen opslaan (.pkl) en aangepaste Flask APIs bouwen om je ML backend te verbinden met web apps.
Tools & frameworks: Python, Scikit-learn, Pandas, Jupyter Notebook, Google Colab en Flask.
Waarom voor mij kiezen?
- Schone, gedocumenteerde en schaalbare Python code.
- Betrouwbare levering en volledige broncode inbegrepen.
Neem eerst contact met me op voordat je een bestelling plaatst om je dataset te bespreken!
Programmeertaal:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
API's:
Overige
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
Colab
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
In welk formaat moet mijn dataset zijn?
Antwoord: Ik kan werken met bijna elk standaard dataformaat, inclusief CSV, Excel-bestanden (XLSX), JSON of directe SQL database dumps. Als je data ongestructureerd is, stuur me dan eerst een bericht zodat we de beste aanpak kunnen bespreken.
Zul je de broncode en het getrainde modelbestand leveren?
Ja, zeker! Ik lever de volledige Python broncode (Jupyter Notebook of .py scripts) samen met het opgeslagen modelbestand (.pkl of .joblib formaat) en de Flask API-bestanden, afhankelijk van je pakket.
Kun je het machine learning model integreren in een webapplicatie?
Ja. Ik kan een aangepaste Flask API backend bouwen om je getrainde classificatie- of regressiemodel te verbinden met een web UI, zodat gebruikers data kunnen invoeren en realtime voorspellingen krijgen.

