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).