/temperature_forecasting_problem

ПРОЕКТ: Оптимизация производственных расходов

Primary LanguageJupyter Notebook

ПРОЕКТ: Оптимизация производственных расходов

Чтобы оптимизировать производственные расходы, металлургический комбинат решил уменьшить потребление электроэнергии на этапе обработки стали.

Цель данного проекта - Необходимо построить модель, которая предскажет температуру стали

Заказчику важны:
  • Модель со значением метрики качества MAE не более 8.7.

    1 Загрузить и подготовить данные:

  • Проверить состав предоставленной выбороки;
  • Проанализировать данные;
  • Провести предобработку данных;
  • Описать результаты.

    2 Обучить модель и выбрать лучшую:

  • Обучите разные модели на базовых настройках;
  • Обучите разные модели на с подбором гиперпараметров;
  • Подобрать для моделей оптимальные гиперпараметры;
  • Оценить качество моделей кросс-валидацией;
  • Выбрать лучшую модель
  • Сделать выводы.

    3 Тестирование лучшей модели:

  • Проверить модель на тестовой выборке;
  • Проанализировать предсказания выбранной модели;
  • Написать выводы и обосновать выбор.
  • Описание данных:

  • data_arc - Информация о времени нагрева и затраченой мощности для работы электрода
  • data_bulk - Информация о затраченой массе сыпучих материалов
  • data_bulk_time - Информация о времени добавления в сплав сыпучих материалов
  • data_gas - Информация о использования инертных газов
  • data_temp - Информация о замерах температуры для каждой партии во время технологического процесса плавки металла
  • data_wire - Информация о затраченой массе проволочных материалов
  • data_wire_time - Информация о времени добавления в сплав проволочного материала