Учимся на практике: решаем реальные ML-задачки

Это рубрика #петпроект_MLinside и тут мы публикуем задачи из реальных (ну или почти реальных) проектов, чтобы лучше запомнить теорию. Плюс, упоминание об этом можно включить в портфолио, что определенно поможет вам на собеседованиях.

Двенадцатая задача

Что нужно сделать: по информации о разных приложениях нужно понять какое приложение лучше всего сделать: для большего охвата, для лучшего рейтинга, для того чтобы заработать больше денег и тд

Как можно сделать:
▪️Визуализировать данные для разных классов: платные/бесплатные, разные категории, количество установок и т.д.;
▪️Применить K-Means или DBSCAN;
▪️Обучить различные классификаторы и сравнить их качество.

Данные можно взять на Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/lava18/google-play-store-apps
Пример ноутбука (с случайными пропусками строк): https://colab.research.google.com/drive/1szMUL7MLxQVH9ZubsyP-LDbyCZ7rKBLF?usp=sharing

Готовы попробовать? Делитесь своими результатами в комментариях. А другие посты этой рубрики можно посмотреть по тэгу: #петпроект_MLinside