Skip to content

Привожу свое решение задач отборочного тура олимпиады "Я профессионал" 2020/2021 по машинному обучению. В сумме я набрал 87 очков и прошел в полуфинал (проходным стал балл в 46 очков).

Notifications You must be signed in to change notification settings

ShrimpLeopold/ya_professional_2020

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

4 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

ya_professional_2020

Привожу свое решение задач отборочного тура олимпиады "Я профессионал" 2020/2021 по машинному обучению. В сумме я набрал 87 очков и прошел в полуфинал (проходным стал балл в 46 очков).

Задача 1

Задача стояла следующая: по имеющимся данным о нефтяных месторождениях (подробнее описаны в ноутбуке) необходимо определить, является ли месторождение глубоководным или прибрежным (еще была ловушечка: несколько были размечены как "глубоководное/прибрежное", поэтому решение задачи бинарной классификации не проходило). Решил мощным и агрессивным XGBoost.

Задача 2

В химической лаборатории растеряли данные о температуре плавления некоторых веществ. Но остались все-таки данные о температурах плавления некоторых других веществ. Используя таблицу с огромным количеством числовых признаков и (опционально, обошлось без нее) таблицу со сложно записанным составом (formula.csv) надо обучить модель, которая бы эту температуру предсказывала. Победил градиентным бустингом, просто отбросив избыточные данные.

About

Привожу свое решение задач отборочного тура олимпиады "Я профессионал" 2020/2021 по машинному обучению. В сумме я набрал 87 очков и прошел в полуфинал (проходным стал балл в 46 очков).

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published