The translation into English is below.

Machine Learning Repository

In diesem Repository werden unterschiedliche Datensätze mithilfe verschiedener Machine-Learning-Algorithmen untersucht. Die Struktur des Projekts folgt dem typischen Ablauf eines ML-Projekts, einschließlich Exploratory Data Analysis (EDA) und anderer wesentlicher Schritte.

Projektstruktur

1. Datensammlung: Sammlung und Vorbereitung der Datensätze.
2. Exploratory Data Analysis (EDA): Untersuchung und Visualisierung der Daten zur Gewinnung erster Erkenntnisse.
3. Datenvorverarbeitung: Bereinigung und Transformation der Daten.
4. Modellierung: Anwendung verschiedener ML-Algorithmen und Modelltraining.
5. Modellbewertung: Evaluierung der Modelle anhand geeigneter Metriken.
6. Modelloptimierung: Verbesserung der Modelle durch Hyperparameter-Tuning und andere Techniken.
7. Ergebnisse und Interpretation: Analyse und Interpretation der Ergebnisse.

Inhalt

• Datasets: Verwendete Datensätze und deren Beschreibung.
• Notebooks: Jupyter-Notebooks mit detaillierten Schritten und Analysen.
• Scripts: Python-Skripte für verschiedene Schritte im ML-Prozess.
• Reports: Zusammenfassungen und Berichte der Analysen und Ergebnisse.

Ziel

Das Ziel dieses Repositories ist es, verschiedene Machine-Learning-Ansätze zu erforschen und deren Anwendung auf unterschiedliche Datensätze zu demonstrieren.

English

Machine Learning Repository

This repository explores various datasets using different machine learning algorithms. The structure of the project follows the typical workflow of an ML project, including Exploratory Data Analysis (EDA) and other essential steps.

Project Structure

1. Data Collection: Gathering and preparing datasets.
2. Exploratory Data Analysis (EDA): Exploring and visualizing the data to gain initial insights.
3. Data Preprocessing: Cleaning and transforming the data.
4. Modeling: Applying various ML algorithms and training models.
5. Model Evaluation: Evaluating the models using appropriate metrics.
6. Model Optimization: Improving the models through hyperparameter tuning and other techniques.
7. Results and Interpretation: Analyzing and interpreting the results.

Content

• Datasets: Datasets used and their descriptions.
• Notebooks: Jupyter notebooks with detailed steps and analyses.
• Scripts: Python scripts for various steps in the ML process.
• Reports: Summaries and reports of the analyses and results.

Goal

The goal of this repository is to explore various machine learning approaches and demonstrate their application to different datasets.