37 подписчиков
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: www.kaggle.com/...mon
Пример ноутбука (с случайными пропусками строк): colab.research.google.com/...ing
Готовы попробовать? Делитесь своими результатами в комментариях.
Все посты этой рубрики можно посмотреть по тэгу: #петпроект_MLinside
1 минута
29 марта