Учимся на практике: решаем реальные ML-задачки С вами рубрика #петпроект_MLinside и тут мы публикуем задачи из реальных проектов, чтобы лучше запомнить теорию. Плюс, упоминание об этом можно включить в портфолио, что определенно поможет вам на собеседованиях. Девятая задача: предсказание качества вина по его характеристикам Что нужно сделать: на основе различных характеристик вина определить каким будет его итоговое качество Как можно сделать: ▪️Обучить регрессор, затем классификатор, сравнить их качество предсказания ▪️Нормализовать данные или их часть и снова обучить, посмотреть как нормализация повлияла на качество ▪️Построить графики важности признаков для каждой из итоговых оценок качества Данные можно взять на Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/uciml/red-wine-quality-cortez-et-al-2009 Пример ноутбука (с случайными пропусками строк): https://colab.research.google.com/drive/1qfOnrBpsIhNR4Sh6J47ImpjrkTWh2brJ?usp=sharing Готовы попробовать? Делитесь своими результатами в комментариях. Все посты этой рубрики можно посмотреть по тэгу: #петпроект_MLinside