Допустим, вы работаете в добывающей компании «ГлавРосГосНефть». Нужно решить, где бурить новую скважину.
Вам предоставлены пробы нефти в трёх регионах: в каждом 10 000 месторождений, где измерили качество нефти и объём её запасов. Постройте модель машинного обучения, которая поможет определить регион, где добыча принесёт наибольшую прибыль. Проанализируйте возможную прибыль и риски техникой Bootstrap.
- Загрузите и подготовьте данные. Поясните порядок действий.
- Обучите и проверьте модель для каждого региона.
- Напишите функцию расчёта прибыли.
- Посчитайте риски и прибыль для каждого региона.
Данные геологоразведки трёх регионов находятся в файлах: geo_data_0.csv, geo_data_1.csv и geo_data_2.csv.
- id — уникальный идентификатор месторождения;
- f0, f1, f2 — три признака точек (неважно, что они означают, но сами признаки значимы);
- product — объём запасов в месторождении (тыс. баррелей).
- Как вы готовите данные к обучению?
- Выполнили все шаги по инструкции?
- Все ли условия бизнеса учтены?
- Какие выводы об исследовании задачи делаете?
- Корректно ли выполнена процедура Bootstrap?
- Предложен ли регион для разработки месторождений? Обоснован ли выбор?
- Не дублируете ли код?
- Следите ли за структурой проекта и поддерживаете ли аккуратность кода?