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.

Девятая задача: предсказание качества вина по его характеристикам

Что нужно сделать: на основе различных характеристик вина определить каким будет его итоговое качество

Как можно сделать:
▪️Обучить регрессор, затем классификатор, сравнить их качество предсказания
▪️Нормализовать данные или их часть и снова обучить, посмотреть как нормализация повлияла на качество
▪️Построить графики важности признаков для каждой из итоговых оценок качества

Данные можно взять на Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/uciml/red-wine-quality-cortez-et-al-2009
Пример ноутбука (с случайными пропусками строк): https://colab.research.google.com/drive/1qfOnrBpsIhNR4Sh6J47ImpjrkTWh2brJ?usp=sharing

Готовы попробовать? Делитесь своими результатами в комментариях.

Все посты этой рубрики можно посмотреть по тэгу: #петпроект_MLinside