Решение представленно командой "Цикличность действий"
"Разработка модели машинного обучения для предсказания склонности клиента к покупке услуги на основе предоставленных и открытых данных"
>model
В данной папке находится скрипт (xgboost_nn.ipynb) для обучения ансамбля моделей машинного обучения, а также ее параметры.
- XGboost
- Простая модель нейронных сетей
- Кластеризация на основе K-means
>Preprocessing_script
В данной папке находятся скрипты для предварительной обработки данных и получения новых фич
Основная идея была:
- Создать таблицу hex_grace для гексагонов на основе тренировочной таблицы
- Выполнить джойн с таблицей теста для подстановки данных из таблицы hex_grace
- Выделение новых фич с использование K-means
- Добавление фич из открытых источников
>Parsing_script
В папке находятся скрипты для парсинга сайтов
>Pred
Топ предсказанных 1 и 0.
Так же для удобства находится в корне - "Цикличность действий.csv"
>info
В папке графики и диаграммы, которые дают представление о модели
>Person
Информация об участниках:
Анастасия Тимошина anastasiia.41297@gmail.com
Богдан Барабанщиков boltik1993@gmail.com (https://github.com/bogdal1993)
Павлов Виктор viktor.pavlov.1998@list.ru (https://github.com/ViktorPavlovA)