Nachhilfe für ein Machine Learning Projekt

Ich interessiere mich sehr für Machine Learning. Da ich am besten praktisch lerne, habe ich mir eine Projektaufgabe vorgenommen, bei der ich aktuell leider nicht mehr gut vorankomme. Ich hoffe, du kannst mir weiterhelfen.

Zu dem Projekt:

Ich möchte drei verschiedene Klassifikationsalgorithmen trainieren und vergleichen. Diese sollen entscheiden, ob ein Patient die Erkrankung Diabetes Mellitus hat oder nicht.
Dazu verwende ich einen Datensatz von Kaggle ( und habe ein Jupyter-Notebook erstellt.
Ich orientiere mich am CRISP-DM und bin aktuell in der Modellierungsphase.
Folgende Algorithmen habe ich getestet: Logistische Regression, Decision-Tree und Random Forest sowie SVM.
Folgendes Vorgehen würde mir sehr helfen, und ich hoffe, dass dies auch in deinem Interesse ist:

Wir gehen gemeinsam das bereits erstellte Jupyter-Notebook durch, und du gibst Feedback, was richtig/falsch ist bzw. was man verbessern kann.
Du erklärst mir allgemein, wie man ein solches ML-Projekt strukturiert angeht.
Gemeinsam optimieren wir das Jupyter-Notebook bzw. die Algorithmen, sodass ich dieses bei künftigen Projekten als Orientierungshilfe nehmen kann.


Über eine Rückmeldung würde ich mich sehr freuen.

Viele Grüße