Construiré una aplicación de predicción de machine learning con python y streamlit
Desarrollador de aprendizaje automático
Acerca de este Servicio
¿Buscas una solución personalizada de Machine Learning diseñada específicamente para tu conjunto de datos?
Hola, soy Romil Kumar, desarrollador de Python y Machine Learning especializado en regresión, clasificación, análisis predictivo y aplicaciones web interactivas con Streamlit.
Servicios
Modelos personalizados de Machine Learning
Modelos de regresión
- Predicción de precios de viviendas
- Predicción de costos de seguro de salud
- Pronósticos de ventas y costos
- Cualquier problema de predicción numérica
Modelos de clasificación
- Predicción de enfermedades cardíacas
- Detección de spam
- Predicción de abandono de clientes
- Detección de fraude
- Clasificación binaria y multiclase
Lo que incluye
Preprocesamiento y limpieza de datos
Ingeniería de características
Entrenamiento y comparación de modelos
Optimización de hiperparámetros
Evaluación del modelo
Aplicación interactiva con Streamlit
Código fuente limpio en Python con documentación
Algoritmos
- XGBoost
- Random Forest
- Regresión lineal
- Regresión logística
- Árbol de decisión
- Scikit-learn
Métricas de evaluación
Regresión: R², MAE, RMSE
Clasificación: Precisión, Recall, F1 Score, Matriz de confusión
Pila tecnológica
Python | Pandas | NumPy | Scikit-learn | XGBoost | Streamlit | Matplotlib | Seaborn
Cada solución se personaliza según tu conjunto de datos y requisitos del proyecto.
Por favor, contáctame antes de hacer un pedido
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
Herramientas:
Jupyter Notebook
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Necesito mi propio conjunto de datos?
No. Puedes proporcionar tu propio conjunto de datos, o puedo ayudarte a encontrar un conjunto de datos público adecuado.
¿Recibiré el código fuente?
Sí. Cada paquete incluye código fuente en Python limpio y bien documentado.
¿Qué algoritmos utilizas?
Dependiendo del problema, utilizo modelos como Regresión lineal, Regresión logística, Random Forest, XGBoost, Árboles de decisión y otros modelos de Scikit-learn.
¿Puedes construir una aplicación web con Streamlit?
Sí. Los paquetes estándar y premium pueden incluir una aplicación interactiva con Streamlit.
¿Soportas tanto regresión como clasificación?
Sí. Desarrollo modelos personalizados para problemas de regresión y clasificación.

