IS-IXbet

Student data science champ

Важливе зауваження

Через помилку у коді замість метрики RMSE була використана MSE. Тому справжній фінальний результат на тестових даних у model.ipynb такий:

RMSE: 0.9684676610101581
MAPE: 6610524349892.934
MAE: 0.08032824488733463

Setting up environment

conda env create -f environment.yml

Launching

conda activate iasa
jupyter-lab

Project structure

• EDA.ipynb — EDA and training model process
• model.ipynb — data pipeline, evaluation of serialized model
• models/ — serialized models
• data/ — datasets
  • data/data.zip — original dataset
  • data/test.csv — subset for testing purposes in model.ipynb
• pandas-profiling-report.html — auto generated EDA