/sibur_2020

Analysis and prediction of hydrocarbon composition

Primary LanguageJupyter Notebook

sibur_2020 task1 (прогноз состава сырья)

Необходимо предсказать состав ШФЛУ по имеющимся данным на несколько месяцев вперёд.

Целевая переменная - мультитаргет (4 компонента), метрика - MAPE (средняя абсолютная ошибка в процентах).

Финальный результат, с которым я выступил: public/private - 2.7/3.9 (без использования сдвигов, обучение CatBoost на всех данных).

В опубликованном ноутбуке - дополненный вариант финального проекта (покомпонентные константные сдвиги, обучение на ограниченном диапазоне), что позволило получить результат 2.81/3.31 на CatBoost и 2.52/3.23 на Lasso регрессии.

Реализована анимированная визуализация сдвигов, для просмотра необходима plotly.