Учимся на практике: решаем реальные ML-задачки, да еще и с покемонами

Миллениалы на месте? Сегодня будем определять лучшего покемона с помощью ML. Да, это рубрика #петпроект_MLinside и тут мы публикуем задачи из реальных (ну или почти реальных) проектов, чтобы лучше запомнить теорию. Не уверены, что упоминание об этом проекте можно включить в портфолио, и поможет ли вам это на собеседованиях, но тем не менее.

Десятая задача

Что нужно сделать: Определить лучшего покемона каждого поколения

Как можно сделать:
▪️Определить лучшие характеристики (атака, защита, хп) для каждого поколения
▪️Сделать классификационную модель определения является ли покемон легендарным или нет (переменная isLegendary)
▪️Сделать классификационную модель которая определяется цвет (Color) покемона по его характеристикам, посмотреть какие признаки важны для такой модели
▪️Посмотреть есть ли какая-то зависимость роста и веса от типа (Type_1 и Type_2 и т.д.) покемона

Данные можно взять на Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/alopez247/pokemon
Пример ноутбука (с случайными пропусками строк): https://colab.research.google.com/drive/1BBcUCIJ0RS1XpzloWim7WhUyG3fPKFHv?usp=sharing

Готовы попробовать? Делитесь своими результатами в комментариях.

Все посты этой рубрики можно посмотреть по тэгу: #петпроект_MLinside