Construiré modelos de aprendizaje automático utilizando Python y Scikit Learn.
Desarrollador de pila completa
Acerca de este Servicio
¿Necesitas un modelo de machine learning para tu conjunto de datos?
Construiré un modelo de machine learning usando Python y Scikit-learn para clasificación, regresión, predicción, investigación o proyectos personalizados.
Lo que puedo ayudarte a hacer:
- Limpieza y preprocesamiento de datos
- Ingeniería de características
- Codificación y escalado de características
- Clasificación y regresión
- Entrenamiento y prueba del modelo
- Validación cruzada
Ajuste de hiperparámetros
Comparación y evaluación de modelos
Visualización de datos
Algoritmos con los que puedo trabajar:
- Regresión logística
- Regresión lineal
- Árbol de decisión
- Bosque aleatorio
- KNN
- SVM
- Naive Bayes
- Gradient Boosting
- y otros algoritmos de Scikit-learn.
Lo que recibirás:
- Código Python limpio
- Jupyter Notebook
- Modelo de machine learning entrenado
- Evaluación del modelo y métricas de rendimiento
- Visualizaciones
- Resultados y explicación
- Soporte para CSV, Excel y formatos comunes de datasets
Cómo funciona:
- Envía tu conjunto de datos y requisitos
- Yo limpio y analizo tus datos
- Entreno, ajusto y evalúo el modelo
- Entrego el código final, el notebook y los resultados
Por favor, envíame un mensaje antes de hacer un pedido para revisar tu conjunto de datos y recomendarte el paquete adecuado.
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué necesitas para empezar?
Por favor, envía tu conjunto de datos, los requisitos del proyecto y el resultado esperado.
¿Con qué conjuntos de datos puedes trabajar?
Puedo trabajar con CSV, Excel y otros formatos comunes de conjuntos de datos.
¿Puedes construir modelos de clasificación y regresión?
Sí, puedo construir y evaluar modelos de clasificación y regresión usando Scikit-learn.
¿Recibiré el código fuente?
Sí, recibirás código limpio en Python y un Jupyter Notebook con el modelo y los resultados.
¿Puedes ajustar y comparar múltiples modelos?
Sí, puedo comparar diferentes algoritmos y realizar ajuste de hiperparámetros para encontrar un modelo adecuado.
