Построить модель машинного обучения для прогнозирования концентрации золота на разных этапах при проведении процесса очистки золотосодержащей руды.
Необходимо построить модель, которая сможет предсказать коэффициент восстановления золота из золотосодержащей руды на основе данных с параметрами добычи и очистки. Модель поможет оптимизировать производство, чтобы не запускать предприятие с убыточными характеристиками.
Необходимо
- Произвести анализ данных
- Построить модели регрессии для предсказания концентрации золота
- Для оценки качества предсказания модели применяется кастомная метрика качества — sMAPE (симметричное среднее абсолютное процентное отклонение)
Scikit-learnPandasNumPyMatplotlibSeaborn
С использованием кроссвалидации построены, обучены и протестированы разные модели машинного обучения. Выбрана модель с наименьшим sMAPE