dariamishina / ml_ht

ML hometask

ML hometask1

• что было сделано:
  • EDA и предобработка признаков,
  • модели: линейная регрессия, Lasso и Ridge,
  • подобраны гиперпараметры моделей на кроссвалидации,
  • опробованы разные варианты обучающих датасетов (только вещественные признаки, вещественные+категориальные признаки),
  • Feature Engineering (разные варианты скейлера, добавление полиномиальных признаков, логарифмирование таргета),
  • написана функция для кастомной бизнес-метрики по заданному ТЗ,
  • реализован сервис на FastAPI, скриншоты его работы тут
• с какими результатами и что дало наибольший буст:
  • наилучших результатов удалось достичь, используя полиномиальные признаки, логарифмирование таргета и линейную регрессию - r2 на test 0.8535
  • добавление категориальных признаков к вещественным также позволило улучшить скор модели
• что сделать не вышло и почему:
  • не удалось сделать дополнительную визуализацию (рисование красивых графиков - не моя самая сильная сторона)