Вземете напълно обучен и тестван модел за класификация на машинно обучение, изграден на Python — пълен с предварителна обработка на данни, избор на функции, оптимизация на модела и ясна интерпретация на резултатите, готови за реална употреба.
Ще изградя модел за класификация на Python ML за вашия набор от данни
Основен класификационен процес за един, добре структуриран набор от данни.
- Предварителна обработка на данни (липсващи стойности, кодиране, мащабиране)
- Избор на функции за идентифициране на предсказващи променливи
- Единствен оптимален класификационен модел, обучен и тестван
- Оценка на ефективността на модела и интерпретация на резултатите
- Доставка, базирана на Python, използваща Pandas и Scikit-learn
- Проучване на най-подходящия алгоритъм за вашите данни
Мултимоделен анализ и по-задълбочен анализ за по-сложни набори от данни.
- Всичко в Essential
- Сравнение на множество алгоритми за класификация (напр. случайна гора, градиентно усилване, невронна мрежа)
- Настройка на хиперпараметри за оптимизирана точност на модела
- Обработка на дисбаланс на класове, където е необходимо
- Разширена интерпретация със прозрения за важност на функциите
- Python код, използващ Scikit-learn и TensorFlow, където е приложимо
Цялостен проект за класификация с ансамблови методи, задълбочена валидация и подробни писмени констатации.
- Всичко в Professional
- Оценени са ансамблови и усъвършенствани модели на невронни мрежи
- Кръстосана валидация и стабилна методология за обучение/тестване
- Подробен писмен доклад за методологията, констатациите и препоръките
- Доставен пълен коментиран Python код и изходни файлове
- Приоритетно обработване на поръчки с по-тясно сътрудничество чрез чат за поръчки
Заявка за персонализирана оферта
Влезте, за да заявите персонализирана оферта
Създайте безплатен акаунт или влезте, за да заявите персонализирана оферта от този Zinner.
Вход / РегистрацияЗадайте предпродажбен въпрос
Влезте, за да зададете въпрос
За да намалите спама в платформата, предпродажбени съобщения могат да бъдат изпращани само от влезли потребители.
Създайте безплатен акаунт или влезте, за да изпратите съобщение директно на този Zinner.
Вход / РегистрацияИзисква се влизане
Създайте безплатен акаунт или влезте, за да изпратите съобщение до този Zinner.
Вход / РегистрацияИзисква се влизане
Създайте безплатен акаунт или влезте, за да заявите персонализирана оферта.
Вход / РегистрацияНакратко
Ключови детайли за тази услуга, които да ви помогнат да вземете решение. Генерирано от Zinn Hub, а не от продавача.
Позиция на стойност
Покритие на алгоритъма
Технологичен стек
Време за доставка
Изискване за данни
Какво ще получите
Пълно описание
Ако вашият бизнес разполага с таблични данни и трябва да прогнозирате резултати — отлив на клиенти, класификация на заболявания, откриване на измами, оценяване на потенциални клиенти или всяка друга целева категория — правилно изграденият модел за класификация на машинното обучение превръща тези сурови данни в надеждни, приложими прогнози.
Zinn Digital е базиран в Лондон екип за наука за данни с богат практически опит в предоставянето на решения за класификация в Python. Ние обработваме целия процес от неорганизирани сурови данни до чист, добре документиран модел, на който можете да се доверите и да използвате.
Ето какво точно правим за вас:
Започваме с щателна предварителна обработка на данните — обработка на липсващи стойности, кодиране на категорийни променливи, мащабиране на характеристики и разрешаване на проблеми с дисбаланса на класовете, които иначе биха изкривили производителността на вашия модел. След това извършваме строг подбор на характеристики, за да идентифицираме променливите, които наистина движат предсказващата сила, премахвайки шума, който увеличава сложността на модела, без да подобрява точността.
След като установим чист набор от данни, ние оценяваме и сравняваме множество алгоритми за класификация, най-подходящи за вашия проблем. Нашият инструментариум обхваща логистична регресия, наивен Бейс, алгоритми за дървета на решения, случайна гора, градиентно усилване и невронни мрежи, което ни дава широчината да съпоставим правилния подход с характеристиките на вашите данни. Ние обучаваме и тестваме избрания модел, използвайки стабилни практики за валидиране, така че данните за производителността да отразяват поведението в реалния свят, а не пренапасване.
Накрая, ние интерпретираме резултатите ясно — обяснявайки какво ви казва моделът, колко е уверен и какво означават резултатите в контекста на вашия конкретен случай на употреба.
Инструменти и библиотеки, с които работим: Python, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow и пълния набор от техники за машинно обучение, изброени по-горе.
Тази услуга е идеална за анализатори на данни, продуктови екипи, изследователи и собственици на бизнес, които имат етикетиран набор от данни и се нуждаят от надежден модел за класификация, изграден професионално – без да се налага да учат наука за данни от нулата.
Ние сме базирани в Лондон и работим чрез системата за поръчки на Zinn Hub. След като направите поръчката си, просто споделете вашия набор от данни и всякакъв подходящ контекст на проекта. Ако имаме нужда от разяснения, ще се свържем незабавно чрез чата за поръчки.
Изберете нивото, което отговаря на вашия обхват, и ни позволете да превърнем вашите данни в решения.
Гаранция за качество на Zinner
Всеки Zinner се преглежда и одобрява, преди да се присъедини към платформата.
Всички услуги са подкрепени от нашия ангажимент за осигуряване на качество.
Вашето плащане е защитено, докато не одобрите доставената работа.
Сравнете пакети
| Функция | Основен | Професионален | Разширено |
|---|---|---|---|
| Време за доставка | 3 дни | 5 дни | 9 дни |
| Ревизии | 1 | 2 | 3 |
| Предварителна обработка на данни (липсващи стойности, кодиране, мащабиране) | ✓ | ✕ | ✕ |
| Избор на функции за идентифициране на променливи за прогнозиране | ✓ | ✕ | ✕ |
| Един оптимален модел за класификация, обучен и тестван | ✓ | ✕ | ✕ |
| Оценка на производителността на модела и интерпретация на резултатите | ✓ | ✕ | ✕ |
| Доставка, базирана на Python, използваща Pandas и Scikit-learn | ✓ | ✕ | ✕ |
| Проучване на най-подходящия алгоритъм за вашите данни | ✓ | ✕ | ✕ |
| Всичко в Essential | ✕ | ✓ | ✕ |
| Сравнение на множество алгоритми за класификация (напр. случайна гора, градиентно усилване, невронна мрежа) | ✕ | ✓ | ✕ |
| Настройка на хиперпараметри за оптимизирана точност на модела | ✕ | ✓ | ✕ |
| Обработка на дисбаланс на класове, където е необходимо | ✕ | ✓ | ✕ |
| Разширена интерпретация с прозрения за важността на функциите | ✕ | ✓ | ✕ |
| Python код, използващ Scikit-learn и TensorFlow, както е подходящо | ✕ | ✓ | ✕ |
| Всичко в Professional | ✕ | ✕ | ✓ |
| Оценени ансамблови и усъвършенствани модели на невронни мрежи | ✕ | ✕ | ✓ |
| Кръстосана валидация и надеждна методология за обучение/тестване | ✕ | ✕ | ✓ |
| Подробен писмен доклад за методологията, констатациите и препоръките | ✕ | ✕ | ✓ |
| Доставен пълен коментиран Python код и изходни файлове | ✕ | ✕ | ✓ |
| Приоритетна обработка на поръчки с по-тясно сътрудничество чрез чат за поръчки | ✕ | ✕ | ✓ |
Портфолио
Примери за работата на продавача, свързана с този Zinn.
Изградете Python ML класификационен модел за вашия набор от данни
Изградете Python ML класификационен модел за вашия набор от данни
Допълнителна информация
Инструменти, които използвам
Идеален за
Моят процес
Често задавани въпроси
CSV или Excel файл работи най-добре. Вашият набор от данни трябва да е табличен (редове и колони) с ясно дефинирана целева колона — променливата, която искате моделът да предскаже. Ако данните ви са в различен формат, споменете го в изискванията за поръчка и ние ще ви консултираме.
Предварителната обработка на данни е включена във всяко ниво, специално за справяне с тези ситуации. Ние се занимаваме с липсващи стойности, отклонения и малки размери на извадки като част от процеса. Ако вашият набор от данни е твърде ограничен за изграждане на надежден модел, ние ще ви уведомим честно, преди да продължим.
Това зависи от вашите данни и типа проблем. Оценяваме кандидати от логистична регресия, наивен Бейс, дървета на решенията, случайна гора, градиентно усилване и невронни мрежи, след което избираме — или комбинираме — подхода, който се представя най-добре на вашия конкретен набор от данни.
Нивото Essential включва обучен модел и резултати с интерпретация. Нивото Advanced включва пълни коментирани Python изходни файлове. Ако изисквате изходен код на по-ниско ниво, добавете добавката Written Summary Report & Source Files или надградете до Advanced.
Ревизията обхваща корекции на модела или анализа въз основа на обратна връзка, която предоставяте след доставката – например, изпробване на различен алгоритъм, коригиране на целевата променлива или прецизиране на избора на функции. Тя не обхваща предоставяне на изцяло нов набор от данни или фундаментално различен обхват на проекта.
След като поръчката ви бъде направена, качете набора си от данни директно чрез мениджъра на поръчки. Моля, включете и всякакъв релевантен контекст за проекта — какво се опитвате да предвидите и всякакви познания в областта, които биха могли да помогнат — в полето за изисквания.
Да — работим както с бинарна класификация (две категории резултати), така и с многокласова класификация (три или повече категории). Просто опишете целевата си променлива, когато подавате изискванията си.
Отзиви на клиенти
Вижте какво казват нашите клиенти за този Zinn
Нийл е невероятно умел в това, което прави, и винаги изпълнява задачите навреме. Той постоянно полага допълнителни усилия, обръщайки голямо внимание дори на най-малките детайли. Неговата отдаденост и работна етика са очевидни във всичко, което прави, и е ясно, че той се гордее с постигането на висококачествени резултати. Силно препоръчвам Нийл — той е истински професионалист, на когото може да се разчита да свърши работата както трябва.
Работата с него е отлична; той надхвърли очакванията, за да изпълни задачата.
Добра работа.
Страхотна работа!
Работата с Нийл Хан беше абсолютно удоволствие! Неговият професионализъм и изключително внимание към детайлите наистина надхвърлиха очакванията, гарантирайки, че всяка доставка е перфектна. Той не само показа дълбоко разбиране на основните концепции в Data Science & ML, но и неговото ниво на сътрудничество и навременна доставка направиха целия процес гладък и ефективен. Силно препоръчвам!
Само влезли клиенти, които са закупили този продукт, могат да оставят отзив.
Категории
Политики на Zinner
Свързани Zinns
Ще създам приложение за разпознаване на лица в реално време и откриване на емоции с Python
Ще изградя вашия модел за машинно обучение или изкуствен интелект от край до край
