- eda - Подготовка данных (конструирование единых таблиц для каждого ТС) и разведовательный анализ (с помощью pandas_profiling отчетов) именно здесь была обнаружена ошибка в refueling2
- refueling eda - Анализ refueling2
- rolling_data - Выбор метода сглаживания fuellevel
- interval extraction - Все измерения группируются по интервалам с небольшой разницей между измерениями во времени внутри одного интервала. Далее каждый интервал разбивается на промежутки возрастания/убывания. Возрастания классифицируются как заправки, убывания кллассифицируются либо как штатный расход, либо как слив в зависимости от скорости убывания топлива и уменьшения объема топлива за интервал.
- fuel level shift - Анализ событий изменения уровня топлива
- problems1_2-preparation - Подготовка данных для решения 1 и 2 задач (создание матрицы строками которой являются события изменения уровня топлива, столбцы - то, как мы их характеризуем
- problems1_2-clustering - Попытка решить 1 и 2 задачи предполагая, что 1 и 2 задачи являются задачами без учителя (т.к. refueling некорректный)
- problems1_2-classification - Попытка решить 1 и 2 задачи предполагая, что 1 и 2 задачи являются задачами с учителем (допустим refueling корректный) (построение двух классификаторов, оба провалились)
- problems3_6 - Попытка классифицировать ТС по скорости, расходу топлива, емкости бака.
- problem6 - Разделение ТС по типам с помощью иерархической кластеризации.
- constants-and-functions - Код с константами и часто используемыми самописными функциями
- data/ - Все данные, связанные непосредственно с задачей
- data/vehicle_dataset_public - Выданные данные
- data/vehicle_proccessed - Предобработанные данные с графиками и отчетами
- data/vehicle_proccessed/reports - pandas_profiling отчеты по данным, на их базе делается разведовательный анализ
- data/vehicle_proccessed/plots - Графики уровня топлива