Python-сообщество

1. Вы работаете с файлом audit_risk.csv, в котором приведены данные о результатах аудита. В столбцах приведены различные показатели, влияющие на риск, либо как количественный показатель, либо в номинальном виде. В данных могут быть пропуски.

2. Выполните машинное обучение по модели случайного леса. Целевая переменная - риск (Risk). Метрика – ROC AUC.

3. Поскольку данные содержаться в одном файле, то на их основе нужно создать и обучающее и тестовое множество.

4. В модели должна быть кросс-валидация на 5 фолдов.

5. Постройте ROC кривую с наилучшим результатом.

6. Кратко опишите полученные результаты (ко всей работе).

Отредактировано polinagm (Май 16, 2023 00:51:14)

Прикреплённый файлы:
audit_risk.csv (79,3 KБ)

и?

ZerG
и?

так ответ сможете прислать?

50$