Программа для прогнозирования переклассификации запросов и анализа аномалий

Эта программа разработана на языке Python 3.8 и предназначена для анализа данных, прогнозирования переклассификации запросов и выявления аномалий. Она принимает на вход три файла: train.csv, test.csv и submission.csv. На основе тренировочного датасета программа создает модель SVC для прогнозирования Переклассификации запросов и Итогового типа обращения на основе дискретных признаков 8 столбцов датасета. Также программа прогнозирует эти данные для тестового датасета и записывает результаты в файл submission.csv. Кроме того, с помощью метода Isolation Forest программа выявляет аномалии в данных.

Установка

Для работы программы необходимо установить следующие библиотеки:

• pandas
• numpy
• re
• pymorphy2
• nltk
• matplotlib
• sklearn

Выполните следующую команду для установки библиотек:

$pip install pandas numpy re pymorphy2 nltk matplotlib scikit-learn

Использование

1. Склонируйте репозиторий или загрузите программу на свой компьютер.
2. Поместите файлы train.csv, test.csv и submission.csv в одну директорию с программой.
3. Откройте командную строку (терминал) и перейдите в директорию, где находится программа.
4. Запустите программу с помощью команды:

$python main.py

5. После выполнения программы будет создан файл submission.csv с прогнозированными данными для тестового датасета.

Зависимости

Программа использует следующие библиотеки:

• pandas - для работы с данными в формате DataFrame
• numpy - для работы с массивами и вычислений
• re - для работы с регулярными выражениями
• pymorphy2 - для морфологического анализа слов
• nltk - для обработки текста
• matplotlib - для построения графиков
• scikit-learn - для машинного обучения и анализа данных

Автор

Автор программы: Команда AI Wizardry

Лицензия

Эта программа распространяется без какой-либо лицензии.