Учимся на практике: решаем реальные ML-задачки

С вами рубрика #петпроект_MLinside и тут мы публикуем задачи из реальных проектов, чтобы лучше запомнить теорию. Плюс, упоминание об этом можно включить в портфолио, что определенно поможет вам на собеседованиях.

Седьмая задача: определение вида растения по параметрам почвы

Что нужно сделать: по составу почвы (pH, влажность, азот, калий) предсказать, какой вид растения лучше всего подойдёт

Как можно сделать:
▪️Использовать многоклассовую классификацию;
▪️Использовать признаки: химический состав, климат, глубина почвы;
▪️Модель: Random Forest, SVM.

Данные можно взять на Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/atharvaingle/crop-recommendation-dataset

Готовы попробовать? Делитесь своими результатами в комментариях.

Все посты этой рубрики можно посмотреть по тэгу: #петпроект_MLinside