Ik train, stem af en evalueer machine learning-modellen in python

Je model is slechts zo goed als zijn evaluatie. Ik train, stem af en evalueer machine learning-modellen op JULLIE data zodat jij precies weet hoe goed jouw model presteert voordat je erop vertrouwt voor echte beslissingen.

Ik ben Sahil, een AI/ML-ingenieur. Mijn eigen projecten omvatten een Flight Delay Predictor (XGBoost, end-to-end pipeline met Streamlit + FastAPI) en Loan Prediction-modellen (ML + deep-learning classificatie) gebouwd met juiste preprocessing, pipelines en evaluatie, niet zomaar een snelle .fit().

Wat ik doe:

Data preprocessing & feature engineering (pipelines, geen data leakage)

Modeltraining met scikit-learn & XGBoost classificatie en regressie

Hyperparameter-tuning & cross-validated

Eerlijke evaluatie: accuracy, F1, precision/recall, ROC-AUC / RMSE, MAE, R²

Vergelijking van modellen met grafieken: confusion matrix, feature importance, learning curves

Een duidelijke rapportage waarin staat wat de cijfers betekenen en wat je daarna kunt verbeteren

Je ontvangt het getrainde modelbestand, een schone geannoteerde notebook en een evaluatierapport waar je direct mee aan de slag kunt.

Nog niet zeker welk pakket bij je past? Stuur me je dataset en doelfunctie voordat je besteld, dan vertel ik het eerlijk.